1. Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
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  3. PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
  4. Mestrado em Engenharia Elétrica.
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dc.creator.IDVELOSO, L. R.-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2498050002491677pt_BR
dc.contributor.advisor1CARVALHO, João Marques de.-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1398733763837178pt_BR
dc.contributor.referee1MELCHER, Elmar Uwe Kurt.-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2995510206880397pt_BR
dc.contributor.referee2ASSIS, Francisco Marcos de.-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2368523362272656pt_BR
dc.contributor.referee3SAMPAIO, Marcus Costa.-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7407058401863661pt_BR
dc.description.resumoO reconhecimento off-line de caracteres numéricos manuscritos é um sistema empregado na análise de imagens de documentos, que tem várias aplicações comerciais e industriais. Neste trabalho, são analisados e avaliados dois sistemas de reconhecimento off-line de caracteres. O primeiro sistema utiliza um classificador baseado em análise sintática com decisão em árvore. O segundo consiste de um classificador baseado em redes neurais multicamadas com propagação direta, utilizando o algoritmo de backpropagation no treinamento da rede. No caso do primeiro sistema foram feitas modificações no classificador original, resultando em um novo algoritmo de classificação. O desempenho de cada sistema é avaliado em relação a um banco de dados obtido da Concórdia University, Montreal, Canada. A avaliação dos sistemas é feita utilizando os seguintes parâmetros: taxa de reconhecimento, taxa de erro, taxa de rejeição e taxa de confiabilidade, para cada caracter; além do tempo de processamento de cada etapa do sistema.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICApt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computação.-
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica.-
dc.titleReconhecimento de caracteres numéricos manuscritos.pt_BR
dc.date.issued1998-07-08-
dc.description.abstractOff-line handwritten numeral recognition systems can be used in the analysis of document images for several commercial and industrial applications. This work concerns the analysis, implementation and evaluation of two diferents methods for characters recognition. The first one uses a classifier based on syntactical analysis by decision tree. The second method consists of a feed-forward backpropagation multilayer neural networks. In the case of the first system, modifications were introduzed in the original classifier, leading to a new classification algorithm. A handwritten character database organized by the Concórdia University in Montreal, Canada, was utilized for evaluation of both systems. The following parameters have been used for performance evaluation: recognition rate, substitution rate, rejection rate and reliability rate, besides the processing time.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2505-
dc.date.accessioned2019-01-11T16:10:57Z-
dc.date.available2019-01-11-
dc.date.available2019-01-11T16:10:57Z-
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subjectCaracteres némericos - reconhecimento-
dc.subjectReconhecimento de caracteres numéricos-
dc.subjectBanco de dados-
dc.subjectAnálise de imagens de documentos-
dc.subjectManuscritos - reconhecimento digital-
dc.subjectProcessamento digital de caracteres manuscritos-
dc.subjectAnálise sintática - processamento digital de sinais-
dc.subjectClassificador baseado em análise sintática-
dc.subjectDecisão em árvore - computação-
dc.subjectRedes neurais multicamadas - classificador-
dc.subjectClassificador baseado em redes neurais multicamadas-
dc.subjectTaxa de reconhecimento - processador digital-
dc.subjectReconhecimento de manuscritos-
dc.subjectSistema de reconhecimento de caracteres óticos-
dc.subjectProcessamento de imagem-
dc.subjectAlgoritmo sintático-
dc.subjectDistribuição pictorial-
dc.subjectCavidade da imagem-
dc.subjectNumeral com cavidade central-
dc.subjectNumeric characters - recognition-
dc.subjectRecognition of numeric characters-
dc.subjectManuscripts - digital recognition-
dc.subjectImage processing-
dc.subjectOptical character recognition system-
dc.subjectMulti-layered neural networks - classifier-
dc.subjectSorter based on syntactic analysis-
dc.subjectDigital handwriting processing-
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorVELOSO, Luciana Ribeiro.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeRecognition of handwritten numeric characters.pt_BR
dc.identifier.citationVELOSO, Luciana Ribeiro. Reconhecimento de caracteres numéricos manuscritos. 111f. 1998. (Dissertação de Mestrado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 1998.pt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica.

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