Reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos usando a transformada Wavelet.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: CORREIA, Suzete Élida Nóbrega.
Data de Publicação: 2000
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/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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