Abstract-En ny metod för erkännande av handskrivna sammansättningen Bangla tecken, tillsammans med de grundläggande tecknen i Bangla alfabetet, presenteras här. Jämfört med engelskt som romerskt skript är en av de största stötestenarna i Optisk Karaktärsigenkänning (OCR) av handskrivet Bangla skript det stora antalet komplexa formade teckenklasser i Bangla alfabetet. Förutom 50 grundläggande teckenklasser finns det nästan 160 komplexa sammansatta teckenklasser i Bangla alfabetet. Att hantera en sådan stor variation av handskrivna tecken med en lämpligt utformad funktionsuppsättning är ett utmanande problem. Osäkerhet och imprecision är inneboende i handskrivna skript. Dessutom gör en sådan stor variation av komplexa formade tecken, av vilka några har en nära likhet, problemet med OCR av handskrivna Bangla tecken svårare. Med tanke på problemets komplexitet gör det nuvarande tillvägagångssättet ett försök att identifiera sammansatta karaktärsklasser från de oftast till de som förekommer mindre ofta, dvs. i prioritetsordning. Detta är att utveckla en ram arbete för gradvis öka antalet inlärda klasser av sammansatta tecken från oftare inträffade en till mindre ofta inträffade enar tillsammans med grundläggande tecken. Vid experiment har man observerat att tekniken ger en genomsnittlig igenkänningsgrad på 79,25 % med hjälp av MLP och 80,510 % med SVM efter trefaldig korsvalidering av data med framtida omfattning av förbättring och utvidgning.
I REF uppnås den grundläggande och sammansatta karaktären av handskriven Bangla-igenkänning med hjälp av Multilayer Perception (MLP) och SVM-klassificering ungefär 79,73% respektive 80,9% noggrannhet.
Handwritten Bangla Basic and Compound character recognition using MLP and SVM classifier
{'venue': 'Journal of Computing, Volume 2, Issue 2, February 2010, https://sites.google.com/site/journalofcomputing/', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}