Reconhecimento de caracteres numericosmanuscritos que considera as caracteristicas intrinsecas e comuns de cada digito

Abstract

Resumo: Este trabalho descreve o desenvolvimento de software em linguagem C para o reconhecimento de caracters numéricos manuscritos. Estes caracteres podem estar isolados, sobrepostos ou conectados e apresentar ao longo do seu contorno trechos contínuos ou fragmentados. No desenvolvimento deste trabalho, o reconhecimento dos caracteres foi realizado inicialmente utilizando-se redes neuronais. Os resultados obtidos com esse processo não são satisfatórios quando ocorrem diferenças expressivas entre os padrões utilizados no treinamento e os padrões utilizados no reconhecimento. As diferenças que podem ocorrer entre os padrões utilizados são mudança de escala, translação e rotação. A mudança de escala ocorre quando as dimensões do padrão utilizados no reconhecimento. A translação ocorre quando o padrão utilizado no treinamento encontra-se localizado em uma posição distinta à posição do padrão utilizado no reconhecimento. A rotação ocorre quando os padrões utilizados no treinamento e no reconhecimento apresentem inclinações diferentes. Com o objetivo de minimizar essas diferenças, os dígitos utilizados antes de serem treinados e reconhecidos pela rede neuronal são normalizados, tornando-se insensíveis mudança de escala, translação e rotação. Vários testes foram realizados utilizando-se padrões normalizados. Os resultados obtidos nesses testes foram satisfatórios quando na fase de treinamento os padrões utilizados foram escritos pelas mesmas pessoas que escreveram os padrões utilizados na fase de reconhecimento ... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digitalAbstract: This work describes the development of software in C language for the recognition of handwritten numerical characters. These characters may be isolated, overlapped or connected and present continuous or fragmented parts along their boundaries. In the development of this work, the recognition of characters was realized initially using neural networks. The results obtained from using this process are not satisfactory when expressive differences occur between the training and recognition patterns used. Difference that can occurs between the used patterns are scale change, translation and rotation. The scale change occurs when the dimensions of the training pattern are different from the dimension of the recognition pattern. The rotation occurs when the patterns used in training and recognition present different inclinations. With the objective of minimizing the differences, digits used before being trained and recognized by the neural network are normalized, becoming insensitive to scale change, translation and rotation. Various tests were carried out using normalized patterns. The results obtained from these were satisfactory when during the training phase the patterns used were written by the same people who wrote the patterns during the recognition phase. However, in order that 90%or more of the tested to be recognized, it was necessary to increase the quantity of patterns used in the training process of the neural network ...Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertation