REDES NEURAIS CLASSE MODULAR APLICADAS NO RECONHECIMENTO DE CARACTERES MANUSCRITOS

Clariane Silva Menezes; Leandro Luiz Almeida; Francisco Assis da Silva; Mário Augusto Pazoti; Almir Olivette Artero

REDES NEURAIS CLASSE MODULAR APLICADAS NO RECONHECIMENTO DE CARACTERES MANUSCRITOS

Autores

Clariane Silva Menezes UNOESTE
Leandro Luiz Almeida Universidade do Oeste Paulista
Francisco Assis da Silva Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE
Mário Augusto Pazoti UNOESTE
Almir Olivette Artero UNESP

Palavras-chave:

Reconhecimento de Padrões, Rede Neural Artificial, Processamento de Imagens, Sistemas OCR, Visão Computacional

Resumo

O reconhecimento de caracteres manuscritos ainda é um grande desafio da área de visão computacional, devido principalmente à diversidade de estilos que as pessoas podem escrever, o que dificulta generalizar o problema. Além disso, existe também a dificuldade em definir os descritores que melhor caracterizam o caractere e construir sistemas OCR de alto desempenho. Este artigo apresenta um sistema de reconhecimento de caracteres manuscritos off-line, utilizando Redes Neurais Artificiais Classe Modular com o algoritmo clássico de treinamento backpropagation, além dos métodos utilizados para a extração de características. Apesar do treinamento dos classificadores neurais exigirem muito tempo de processamento e o reconhecimento das 62 classes de caracteres, que poucos trabalhos consideram, os resultados obtidos com os experimentos se mostram muito promissores, alcançando taxas de acerto acima de 90%.

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Biografia do Autor

Leandro Luiz Almeida, Universidade do Oeste Paulista

Graduação em Ciência da Computação; Mestrado em Ciências Cartográficas (Aquisição, Processamento e Análise de Imagens Digitais); Doutorando em Engenharia Elétrica (Visão Computacional).

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Publicado

2014-12-10

Edição

v. 6 n. 2 (2014): Colloquium Exactarum

Seção

Artigos Originais

Como Citar

REDES NEURAIS CLASSE MODULAR APLICADAS NO RECONHECIMENTO DE CARACTERES MANUSCRITOS. (2014). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 6(2), 170-183. https://revistas.unoeste.br/index.php/ce/article/view/1095

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