Effiziente und intelligente Offline-Systeme für die Handschrifterkennung

ISBN-13: 9786204622040 / Miękka / 112 str.

Pradeep Jayabala

Opis

Die wichtigsten Beiträge dieser Arbeit sind im Folgenden aufgeführt: Die neuronale Feed-Forward-Architektur wird als der am besten geeignete Klassifikator für die Erkennung handgeschriebener englischer Zeichen identifiziert. Eine neue zonale Merkmalsextraktion, genannt diagonale Merkmalsextraktion, wird vorgeschlagen. Die Hybridisierung von Merkmalen wird untersucht, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Der beste hybride Merkmalssatz wird identifiziert. Eine neuartige Trainingsstrategie für neuronale Klassifikatoren wird vorgeschlagen, um die durchschnittliche und schlechteste Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Ein umfassendes CRS für gemischte handgeschriebene englische Alphabete wird entwickelt. Ein allgemeiner Algorithmus für den Entwurf von CRS wird entwickelt. Eine Methodik zur Validierung der Leistung des entworfenen CRS wird entwickelt und illustriert. Diese Arbeit stellt ein systematisches Verfahren für den Entwurf und die Entwicklung eines hochgenauen Zeichenerkennungssystems für handgeschriebene englische Zeichen vor.

O autorze

Dr. J. Pradeep arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor im Fachbereich ECE am Sri Manakula Vinayagar Engineering College, das der Pondicherry University, Puducherry, Indien, angeschlossen ist. Er hat seinen B.Tech. in ECE am Barathiyar College of Engineering and Technogy und seinen M.Tech, Ph.D im Fachbereich ECE am Pondicherry Engineering College, Puducherry, abgeschlossen.