Aprendizagem artificial baseada em redes neurais de convolução
Aplicação ao reconhecimento de dígitos manuscritos em cheques bancários
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O reconhecimento numérico de cheques bancários representa um grande desafio e desempenha um papel muito importante no mundo atual, na medida em que torna as máquinas capazes de aprender como os seres humanos e de resolver problemas complexos como o reconhecimento dos dígitos de um cheque bancário. Apesar das tentativas de tornar as máquinas capazes de aprender como os seres humanos, até à data, nenhuma máquina é capaz de reconhecer 100% dos dígitos manuscritos. Apesar das tentativas de tornar as máquinas capazes de aprender como os humanos, até à data nenhuma máquina foi capaz d...
O reconhecimento numérico de cheques bancários representa um grande desafio e desempenha um papel muito importante no mundo atual, na medida em que torna as máquinas capazes de aprender como os seres humanos e de resolver problemas complexos como o reconhecimento dos dígitos de um cheque bancário. Apesar das tentativas de tornar as máquinas capazes de aprender como os seres humanos, até à data, nenhuma máquina é capaz de reconhecer 100% dos dígitos manuscritos. Apesar das tentativas de tornar as máquinas capazes de aprender como os humanos, até à data nenhuma máquina foi capaz de reconhecer 100% dos dígitos manuscritos. A abordagem aqui proposta consiste essencialmente em duas etapas: a extração de caraterísticas e a classificação dos pixels da imagem utilizando uma rede neural convolucional, um dos algoritmos de aprendizagem profunda que provou o seu desempenho no processamento de imagens.
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