Abstract-Handskriven teckenigenkänning komplexitet varierar mellan olika språk på grund av olika former, drag och antal tecken. Många verk i handskriven teckenigenkänning är tillgängliga för engelska med avseende på andra större språk som Bangla. Befintliga metoder använder särskilda utvinningsmetoder och olika klassificeringsverktyg i sina system för erkännande. Nyligen, Convolutional Neural Network (CNN) hittas effektiv för engelska handskrivna teckenigenkänning. I den här artikeln undersöks en CNN-baserad Bangla handskriven teckenigenkänning. Den föreslagna metoden normaliserar de skrivna karaktärsbilderna och använder sedan CNN för att klassificera enskilda tecken. Det använder inte någon funktion extraktion metod som andra relaterade arbeten. 20000 handskrivna tecken med olika former och variationer används i denna studie. Den föreslagna metoden visas tillfredsställande igenkänningsnoggrannhet och överträffade några andra framträdande exitmetoder.
Mycket nyligen, Convolutional Neural Network (CNN) används för HBCR REF utan någon funktionsextraktion i förväg.
Bangla handwritten character recognition using convolutional neural network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Image, Graphics and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}