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Red neuronal convolucional para el reconocimiento de caracteres manuscritos: un enfoque con datos masivos de múltiples fuentes

Autores: Saqib, Nazmus; Haque, Khandaker Foysal; Yanambaka, Venkata Prasanth; Abdelgawad, Ahmed

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Red neuronal convolucional para el reconocimiento de caracteres manuscritos: un enfoque con datos masivos de múltiples fuentes


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Redes neuronales
Redes neuronales convolucionales
Reconocimiento de caracteres escritos a mano
Precisión
Conjuntos de datos
Modelos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las redes neuronales han avanzado mucho en la clasificación de imágenes. Las redes neuronales convolucionales (CNN) funcionan con éxito para ejecutar redes neuronales en imágenes directas. El reconocimiento de caracteres manuscritos (HCR) es ahora una herramienta muy poderosa para detectar señales de tráfico, traducir idiomas y extraer información de documentos, etc. Aunque la tecnología de reconocimiento de caracteres manuscritos se utiliza en la industria, la precisión actual no es sobresaliente, lo que compromete tanto el rendimiento como la usabilidad. Por lo tanto, las tecnologías de reconocimiento de caracteres en uso todavía no son muy confiables y necesitan más mejoras para ser ampliamente desplegadas en tareas serias y confiables.

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