Indiska språk är ett viktigt problem där det finns relativt lite arbete har gjorts. Särskilt svårt är problemet med erkännande av Kagunita - de sammansatta tecken som följer av konsonanten och vokalkombinationen. För att känna igen en Kagunita måste vi identifiera vokalen och konsonanten i Kagunitas karaktärsbild. I den här artikeln undersöker vi användningen av ögonblicksfunktioner på Kannada Kagunita. Kannada tecken är böjda i naturen med viss symmetri observeras i formen. Denna information kan bäst extraheras som en funktion om vi extraherar ögonblicksfunktioner från riktade bilder. Så vi hittar 4 riktade bilder med Gabor wavelets från den dynamiskt förbehandlade originalbilden. Vi analyserar Kagunita set och identifierar regionerna med vokalinformation och konsonant information och klipper dessa delar från den förbehandlade originalbilden och bildar en uppsättning klippbilder. Ögonblick och statistiska funktioner extraheras från originalbilder, riktade bilder och klippa bilder. Dessa funktioner används för både vokal- och konsonantigenkänning på Multi Layer Perceptron med Back Propagation Neural Network. Erkännanderesultatet för vokaler är i genomsnitt 86 % och konsonanter 65 % när de testas på separata testdata. Förvirringsmatriser för både vokaler och konsonanter analyseras.
I REF, momentbaserade funktioner används för erkännande av Kagunita (de kannada sammansatta tecken som härrör från konsonanten och vokal kombinationen).
Feature Analysis for Handwritten Kannada Kagunita Recognition
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Theory and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}