Künstliches Lernen auf der Grundlage von neuronalen Netzen mit Faltung
Anwendung auf die Erkennung von handgeschriebenen Ziffern auf Bankschecks
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Die digitale Erkennung eines Bankschecks stellt eine große Herausforderung dar und spielt in der heutigen Welt eine wichtige Rolle, um Maschinen in die Lage zu versetzen, wie ein Mensch zu lernen und komplexe Probleme wie die Erkennung von Ziffern auf einem Bankscheck zu lösen. Trotz der Versuche, Maschinen zu befähigen, wie Menschen zu lernen, ist bis heute keine Maschine in der Lage, handgeschriebene Zahlen zu 100% zu erkennen.Diese Arbeit befasst sich mit der automatischen Erkennung handgeschriebener Zahlen. Der hier vorgeschlagene Ansatz besteht im Wesentlichen aus zwei Schritten: Extra...
Die digitale Erkennung eines Bankschecks stellt eine große Herausforderung dar und spielt in der heutigen Welt eine wichtige Rolle, um Maschinen in die Lage zu versetzen, wie ein Mensch zu lernen und komplexe Probleme wie die Erkennung von Ziffern auf einem Bankscheck zu lösen. Trotz der Versuche, Maschinen zu befähigen, wie Menschen zu lernen, ist bis heute keine Maschine in der Lage, handgeschriebene Zahlen zu 100% zu erkennen.Diese Arbeit befasst sich mit der automatischen Erkennung handgeschriebener Zahlen. Der hier vorgeschlagene Ansatz besteht im Wesentlichen aus zwei Schritten: Extraktion der Merkmale und Klassifizierung der Bildpixel unter Verwendung eines neuronalen Netzes mit Faltung, einem der Algorithmen des Deep Learning, der sich in der Bildverarbeitung als leistungsfähig erwiesen hat.
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