Sistema de reconhecimento de caracteres via redes neurais.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1999
Autor(a) principal: Alessandro José Dantas
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Processamento de imagens
Redes neurais
Reconhecimento óptico de caracteres
Algoritmos
Transformada de Fourier
Engenharia eletrônica
Computação
Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2664
Resumo: O reconhecimento de caracteres numéricos tem diversas aplicações incluindo arquivos de correios e leituras de cheques em banco. Atualmente, muitos algoritmos rem sido propostos e desenvolvidos, mas ainda é necessário muito trabalho para aproximar-se significativamente do desempenho humano. Neste trabalho é desenvolvido um estudo sobre várias características que envolvem a implementação de um sistema de reconhecimento de caracteres em que se analisa a influência da aplicação dos procedimentos de processamento de imagens, como esqueletonização, a utilização de processos para extração de atributos, como transformadas de Fourier, extração de traços e momentos da forma. Além disso, investiga-se a influência da utilização de uma pequena flutuação da posição dos caracteres durante o treinamento das redes neurais utilizadas como classificadores. O estudo foi feito a partir de imagens reais, e não simulações, portanto, vários subproblemas como aquisição e compressão de dados foram estudados e resolvidos. O sistema foi implementado em linguagem C, no ambiente de desenvolvimento do Visual C++ 4.0, utilizando imagens escaneadas de caracteres numéricos impressos e dígitos manuscritos. Com respeito aos resultados, observou-se que o uso dos extratores de atributos, utilizados nas condições descritas neste trabalho, degradam o desempenho na classificação de imagens ruidosas e o uso da flutuação da posição do caractere durante o treinamento da rede neural introduz uma melhora significativa no desempenho do reconhecimento.
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