ALGORITMO PARA O RECONHECIMENTO DE CARACTERES MANUSCRITOS

Resumo

O reconhecimento de caracteres manuscritos em imagens digitais é uma importante e desafiadora área de estudos da Visão Computacional, com possibilidades de muitas aplicações para facilitar o trabalho do cotidiano das pessoas. Este trabalho apresenta um algoritmo de reconhecimento de caracteres manuscritos com duas propostas de abordagens. A primeira proposta complementa um trabalho anterior de alguns dos autores deste artigo, incluindo 290 novos atributos, baseados em histogramas, Zoning e transformada Hit-or-Miss. A segunda proposta utiliza 79 atributos, obtidos a partir de informações de frequência, distância borda-caractere e densidades, o qual realiza a classificação usando uma abordagem baseada em valores máximos e mínimos de cada atributo para cada tipo de caractere, e uma rede neural Multilayer Perceptron. O grande número de atributos contribui para uma discriminação mais precisa de caracteres, por outro lado, a extração destes descritores é fácil, pois realiza a contagem dos pixels. Assim, o tempo de processamento para a realização dessa tarefa é reduzido. Embora a classificação por meio da rede neural Multilayer Perceptron tenha apresentado uma taxa de acerto superior, o tempo de processamento dos limites máximos e mínimos baseado em classificação é menor, permitindo seu uso em aplicações em situações na qual o tempo de processamento é crítico.