ESTIMAÇÃO DOS PARÂMETROS DE UMA SVM UTILIZANDO UM ALGORITMO GENÉTICO PARA O RECONHECIMENTO DE CARACTERES MANUSCRITOS

Abstract

This work deals with an HCR system using a genetic algorithm (GA) to estimate the kernel parameters of an SVM for the recognition of the MNIST database in order to increase the correctness percentage of the classifier with the best combination of parameters . Also discussed are digital image processing (PDI) techniques for image processing and feature extraction. The use of a GA together with an SVM proved to be effective, achieving high accuracy rates.Este trabalho aborda um sistema HCR utilizando um algoritmo genético (AG) para estimar os parâmetros do kernel de uma SVM para o reconhecimento dos caracteres manuscritos da base de dados MNIST com o objetivo de elevar o percentual de acertos do classificador com a melhor combinação dos parâmetros. Também são abordadas técnicas de processamento digital de imagens (PDI) para o tratamento das imagens e extração de características. A utilização de um AG em conjunto com uma SVM mostrou-se eficaz, alcançando elevadas taxas de precisão