Reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: VELOSO, Luciana Ribeiro.
Data de Publicação: 1998
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/2505
Resumo: O reconhecimento off-line de caracteres numéricos manuscritos é um sistema empregado na análise de imagens de documentos, que tem várias aplicações comerciais e industriais. Neste trabalho, são analisados e avaliados dois sistemas de reconhecimento off-line de caracteres. O primeiro sistema utiliza um classificador baseado em análise sintática com decisão em árvore. O segundo consiste de um classificador baseado em redes neurais multicamadas com propagação direta, utilizando o algoritmo de backpropagation no treinamento da rede. No caso do primeiro sistema foram feitas modificações no classificador original, resultando em um novo algoritmo de classificação. O desempenho de cada sistema é avaliado em relação a um banco de dados obtido da Concórdia University, Montreal, Canada. A avaliação dos sistemas é feita utilizando os seguintes parâmetros: taxa de reconhecimento, taxa de erro, taxa de rejeição e taxa de confiabilidade, para cada caracter; além do tempo de processamento de cada etapa do sistema.
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No caso do primeiro sistema foram feitas modificações no classificador original, resultando em um novo algoritmo de classificação. O desempenho de cada sistema é avaliado em relação a um banco de dados obtido da Concórdia University, Montreal, Canada. A avaliação dos sistemas é feita utilizando os seguintes parâmetros: taxa de reconhecimento, taxa de erro, taxa de rejeição e taxa de confiabilidade, para cada caracter; além do tempo de processamento de cada etapa do sistema.Off-line handwritten numeral recognition systems can be used in the analysis of document images for several commercial and industrial applications. This work concerns the analysis, implementation and evaluation of two diferents methods for characters recognition. The first one uses a classifier based on syntactical analysis by decision tree. The second method consists of a feed-forward backpropagation multilayer neural networks. In the case of the first system, modifications were introduzed in the original classifier, leading to a new classification algorithm. A handwritten character database organized by the Concórdia University in Montreal, Canada, was utilized for evaluation of both systems. The following parameters have been used for performance evaluation: recognition rate, substitution rate, rejection rate and reliability rate, besides the processing time.Submitted by Élida Maeli Fernandes Quirino (maely_sax@hotmail.com) on 2019-01-11T16:10:57Z No. of bitstreams: 1 LUCIANA RIBEIRO VELOSO - DISSERTAÇÃO PPGEE 1998..pdf: 15067703 bytes, checksum: fbffeb9aed358e2a0e9ace9b58dadf78 (MD5)Made available in DSpace on 2019-01-11T16:10:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LUCIANA RIBEIRO VELOSO - DISSERTAÇÃO PPGEE 1998..pdf: 15067703 bytes, checksum: fbffeb9aed358e2a0e9ace9b58dadf78 (MD5) Previous issue date: 1998-07-08Universidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEICiência da Computação.Engenharia Elétrica.Caracteres némericos - reconhecimentoReconhecimento de caracteres numéricosBanco de dadosAnálise de imagens de documentosManuscritos - reconhecimento digitalProcessamento digital de caracteres manuscritosAnálise sintática - processamento digital de sinaisClassificador baseado em análise sintáticaDecisão em árvore - computaçãoRedes neurais multicamadas - classificadorClassificador baseado em redes neurais multicamadasTaxa de reconhecimento - processador digitalReconhecimento de manuscritosSistema de reconhecimento de caracteres óticosProcessamento de imagemAlgoritmo sintáticoDistribuição pictorialCavidade da imagemNumeral com cavidade centralNumeric characters - recognitionRecognition of numeric charactersManuscripts - digital recognitionImage processingOptical character recognition systemMulti-layered neural networks - classifierSorter based on syntactic analysisDigital handwriting processingReconhecimento de caracteres numéricos manuscritos.Recognition of handwritten numeric characters.1998-07-082019-01-11T16:10:57Z2019-01-112019-01-11T16:10:57Zhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2505VELOSO, Luciana Ribeiro. Reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos. 111f. 1998. (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, 1998.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGORIGINALLUCIANA RIBEIRO VELOSO - DISSERTAÇÃO PPGEE 1998.pdfLUCIANA RIBEIRO VELOSO - DISSERTAÇÃO PPGEE 1998.pdfapplication/pdf15652769http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/2505/3/LUCIANA+RIBEIRO+VELOSO+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+PPGEE+1998.pdf1712b5ba4ee1f71590709ea9b6638f6dMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/2505/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52riufcg/25052021-06-09 14:17:44.208oai:localhost: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-06-09T17:17:44Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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