Sistemas eficientes e inteligentes de reconocimiento de escritura a mano fuera de línea
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Las principales contribuciones de la tesis se enumeran a continuación: Se identifica la arquitectura neuronal feed forward como el clasificador más adecuado para reconocer los caracteres ingleses escritos a mano. Se propone una nueva extracción de características zonales, denominada extracción de características diagonales. Se investiga la hibridación de características para mejorar la precisión del reconocimiento. Se identifica el mejor conjunto de características híbridas. Se propone una nueva estrategia de entrenamiento para el clasificador neural con el fin de mejorar las precis...
Las principales contribuciones de la tesis se enumeran a continuación: Se identifica la arquitectura neuronal feed forward como el clasificador más adecuado para reconocer los caracteres ingleses escritos a mano. Se propone una nueva extracción de características zonales, denominada extracción de características diagonales. Se investiga la hibridación de características para mejorar la precisión del reconocimiento. Se identifica el mejor conjunto de características híbridas. Se propone una nueva estrategia de entrenamiento para el clasificador neural con el fin de mejorar las precisiones de reconocimiento medias y del peor caso. Se construye un CRS completo para alfabetos ingleses mixtos escritos a mano. Se desarrolla un algoritmo general para el diseño de CRS. Se desarrolla e ilustra una metodología para validar el rendimiento del SRI diseñado. Esta tesis presenta un procedimiento sistemático para diseñar y desarrollar un sistema de reconocimiento de caracteres de alta precisión para caracteres ingleses escritos a mano.
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