Apprendimento artificiale basato su reti neurali a convoluzione
Applicazione al riconoscimento di cifre scritte a mano su assegni bancari
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Il riconoscimento numerico degli assegni bancari rappresenta una grande sfida e riveste un ruolo molto importante nel mondo di oggi nel rendere le macchine in grado di apprendere come gli esseri umani e di risolvere problemi complessi come il riconoscimento delle cifre di un assegno bancario. Nonostante i tentativi di rendere le macchine in grado di apprendere come gli esseri umani, ad oggi nessuna macchina è in grado di riconoscere il 100% delle cifre scritte a mano. Nonostante i tentativi di rendere le macchine capaci di apprendere come gli esseri umani, ad oggi nessuna macchina è stata in...
Il riconoscimento numerico degli assegni bancari rappresenta una grande sfida e riveste un ruolo molto importante nel mondo di oggi nel rendere le macchine in grado di apprendere come gli esseri umani e di risolvere problemi complessi come il riconoscimento delle cifre di un assegno bancario. Nonostante i tentativi di rendere le macchine in grado di apprendere come gli esseri umani, ad oggi nessuna macchina è in grado di riconoscere il 100% delle cifre scritte a mano. Nonostante i tentativi di rendere le macchine capaci di apprendere come gli esseri umani, ad oggi nessuna macchina è stata in grado di riconoscere il 100% delle cifre scritte a mano. L'approccio proposto consiste essenzialmente in due fasi: l'estrazione delle caratteristiche e la classificazione dei pixel dell'immagine utilizzando una rete neurale convoluzionale, uno degli algoritmi di apprendimento profondo che ha dimostrato le sue prestazioni nell'elaborazione delle immagini.
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