Sistemas eficientes e inteligentes de reconhecimento da escrita à mão fora de linha
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As principais contribuições da tese estão listadas abaixo: A arquitectura neural Feed forward é identificada como o classificador mais adequado para o reconhecimento de caracteres escritos à mão em inglês. É proposta uma nova extracção de característica zonal, denominada extracção de característica diagonal. A hibridização da característica é investigada para melhorar a precisão do reconhecimento. O melhor conjunto híbrido de características é identificado. É proposta uma nova estratégia de formação para o classificador neural, a fim de melhorar a precisão média e a...
As principais contribuições da tese estão listadas abaixo: A arquitectura neural Feed forward é identificada como o classificador mais adequado para o reconhecimento de caracteres escritos à mão em inglês. É proposta uma nova extracção de característica zonal, denominada extracção de característica diagonal. A hibridização da característica é investigada para melhorar a precisão do reconhecimento. O melhor conjunto híbrido de características é identificado. É proposta uma nova estratégia de formação para o classificador neural, a fim de melhorar a precisão média e a precisão de reconhecimento do pior caso. É construído um CRS abrangente para alfabetos ingleses escritos à mão misturados. É desenvolvido um algoritmo geral para a concepção de CRS. É desenvolvida e ilustrada uma metodologia para validar o desempenho do SIR projectado. Esta tese apresenta um procedimento sistemático para conceber e desenvolver um sistema de reconhecimento de caracteres de alta precisão para caracteres manuscritos em inglês.
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