Reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos usando a transformada Wavelet.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2000
Autor(a) principal: CORREIA, Suzete Élida Nóbrega. lattes
Orientador(a): CARVALHO, João Marques de. lattes
Banca de defesa: AGUIAR NETO, Benedito Guimarães., SOUZA, Benemar Alencar de., ASSIS, Francisco Marcos de.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Reconhecimento de manuscritos
Handwriting Recognition
Transformada wavelet
Wavelet Transform
Redes neurais
Neural networks
Área do conhecimento CNPq:
Engenharia elétrica
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/3006
Resumo: O reconhecimento automático de caracteres numéricos manuscritos tem sido um tópico de pesquisa extensivamente estudado nas últimas duas décadas, devido ao seu valor teórico no reconhecimento de padrões e à enorme quantidade de aplicações, tais como, processar códigos postais em envelopes e numerais em cheques bancários. Embora, muita pesquisa já tenha sido desenvolvida, este continua sendo um problema de difícÜ solução devido às variações existentes na escrita manual. A transformada wavelet é uma nova ferramenta matemática desenvolvida recentemente, cujas propriedades de localização nos domínios do tempo e frequência, permitem uma representação das imagens dos numerais através de características globais e direcionaís, simultaneamente. Nesta dissertação, um novo sistema de reconhecimento é proposto, formado por três etapas: pré-processamento, extração de características e classificação. O pré-processamento lida com a normalização em escala. A extração de características visa representar os numerais através dos coeficientes wavelets. Por fim, a classificação é feita usando uma rede neural multicamadas com agrupamento treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. Experimentos realizados com as famílias ortogonais Haar, Daubechies, Coiflets e biortogonais Cohen-Daubechíes-Feauveau utilizaram os caracteres da base de dados numérica do CENPARML Os resultados obtidos atestam o bom desempenho do método proposto.
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spelling CARVALHO, João Marques de.CARVALHO, J. M.http://lattes.cnpq.br/1398733763837178AGUIAR NETO, Benedito Guimarães.AGUIAR NETO, B. G.SOUZA, Benemar Alencar de.SOUZA, B. A.ASSIS, Francisco Marcos de.ASSIS, F. M.CORREIA, S.E.N.http://lattes.cnpq.br/8845965627299767CORREIA, Suzete Élida Nóbrega.O reconhecimento automático de caracteres numéricos manuscritos tem sido um tópico de pesquisa extensivamente estudado nas últimas duas décadas, devido ao seu valor teórico no reconhecimento de padrões e à enorme quantidade de aplicações, tais como, processar códigos postais em envelopes e numerais em cheques bancários. Embora, muita pesquisa já tenha sido desenvolvida, este continua sendo um problema de difícÜ solução devido às variações existentes na escrita manual. A transformada wavelet é uma nova ferramenta matemática desenvolvida recentemente, cujas propriedades de localização nos domínios do tempo e frequência, permitem uma representação das imagens dos numerais através de características globais e direcionaís, simultaneamente. Nesta dissertação, um novo sistema de reconhecimento é proposto, formado por três etapas: pré-processamento, extração de características e classificação. O pré-processamento lida com a normalização em escala. A extração de características visa representar os numerais através dos coeficientes wavelets. Por fim, a classificação é feita usando uma rede neural multicamadas com agrupamento treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. Experimentos realizados com as famílias ortogonais Haar, Daubechies, Coiflets e biortogonais Cohen-Daubechíes-Feauveau utilizaram os caracteres da base de dados numérica do CENPARML Os resultados obtidos atestam o bom desempenho do método proposto.The automatic recognition of handwritten numerical characters has been a research topic extensively studied in the last two decades because both of its theoretical value in pattern recognition and its potential for applications, such as in automatically processing postal ZIP codes from mail pieces and money amount from bankchecks. However, it still remains a difficult problem due to the large degree of variability the handwritten data may exihibit. The wavelet transform is a new tool developed in recent years, with the localization properties in both time and frequency domains, which simultaneously provides global and directional features about the numerals images. In this work, a novel approach for recognition of handwritten numerals is proposed, consisting of three stages: pre-processing, feature extraction and classification. Preprocessing deals with image normalization. Feature extraction aims to represent the normalized images by wavelets coefficients. Classification performs the final decision using a multilayer cluster neural network trained with the backpropagation algorithm. Experiments were realized with the wavelet families Haar, Daubechies, Coifiets and Cohen-Daubechies-Feauveau using the characters of the numerical database of CENPARMI. Results obtained show that the proposed method yields good performance.Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-03-01T16:13:08Z No. of bitstreams: 1 SUZETE ÉLIDA NÓBREGA CORREIA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2000..pdf: 2419280 bytes, checksum: e9ac1527d70547a6bdb13ce22135f7f5 (MD5)Made available in DSpace on 2019-03-01T16:13:08Z (GMT). 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(Dissertação de Mestrado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2000. 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