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
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
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.
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.