Neurala nätverk och SVM används nyligen i olika typer av mönsterigenkänning. Som människa är det lätt att känna igen siffror, bokstäver, röster och föremål för att nämna några. Att få en maskin att lösa dessa typer av problem är dock en mycket svår uppgift.Karaktärsigenkänning har varit ett aktivt forskningsområde inom området bildbehandling och mönsterigenkänning och på grund av dess varierande tillämpbara miljö fortsätter det att vara ett utmanande forskningsämne. Det finns många ansökningar som inkluderar lässtöd för blinda, bankcheckar och omvandling av handskrivna dokument till strukturtext. I detta papper görs ett försök att känna igen handskrivna tecken med hjälp av multilager feed framåt bakutbredning neurala nätverk utan funktionsextraktion och SVM klassificerare. Karaktärsdata används för utbildning av det neurala nätverket och SVM. Det utbildade nätverket används för klassificering och igenkänning. För det neurala nätverket, varje tecken ändrar storlek till 70x50 pixlar, som är direkt föremål för träning. Det vill säga, varje storleksändring karaktär har 3500 pixlar och dessa pixlar tas som funktioner för att träna det neurala nätverket. För SVM är klassificeringsmodellen uppdelad i två faser: utbildning och testfas. I träningsfasen utvinns 25 funktioner från varje karaktär och dessa funktioner används för att träna SVM. I testfasen används SVM-klassning för att känna igen tecknen. Resultaten visar att vi genom att tillämpa det föreslagna systemet uppnådde en hög noggrannhet för problemet med handskriven karaktärsigenkänning.
Parveen Kumar, Nitin Sharma och Arun Rana REF illustrerade arbetet med att känna igen ett handskrivet tecken med SVM-klassning och MLP Neural Network.
Handwritten Character Recognition using Different Kernel based SVM Classifier and MLP Neural Network (A COMPARISON) Parveen Kumar
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}