[pt] Neste trabalho é proposta uma metodologia de processamento
da imagem associada a uma rede neural de perceptrons
multicamadas, que é capaz de segmentar e reconhecer
caracteres manuscritos cursivos.
Esta técnica é robusta quanto à mudança na escala e
translação dos caracteres, ligeiras variações na forma do
caracter e ruído provocado pro tremores na mão do
escritor. Pode ainda tornar-se robusta quanto à rotação,
dependendo da escolha dos Descritores de Fourier. O método
aproveita a existência de características geométricas e
topológicas ou padrões de linhas. Estes componentes são
fundamentais na construção da letra.
São descritos pré-processamentos, que produzem os
esqueletos dos caracteres, tais como algoritmos de
afinamento e alisamento heurístico, filtragem zonal para
atenuação de retas horizontais e verticais, detecção de
contornos, extração heurística de características e a
computação dos Descritores de Fourier representantes dos
padrões de linha formadores dos caracteres.
Após sua extração, as características são combinadas à
entrada da rede neural de modo que cada combinação é
reconhecida como pertencente a um determinado caracter.
Para completar, os resultados do reconhecimento são
combinados de modo a eliminar a interseção de classes
proveniente das combinações comuns a vários caracteres.
Esta metodologia procura a segmentação e o reconhecimento
da forma de caracteres manuscritos, sem utilizar qualquer
análise de contexto, o que naturalmente pode aumentar sua
eficiência. / [en] This work introduces an image processing methodology that,
associated with a multi-level neural network of
perceptrons, is able to isolate and recognize cursive
handwritten characters. The character isolation technique
makes use of fundamental geometric and topological
aspectos of the characters.
The work describe procedures to extract the characters
skeletons, such as thinning and smoothing heuristic
algorithms, zoned filtering to attenuate horizontal and
vertical lines, contour detection, heuristic extraction of
characteristics and the computation of Fourier Descriptors
representing the line patterns, that compose the
characters.
After character extraction, its combined characteristics
are presented to a neural network in order to allow
recognition (identification).
Finally, the results of the character identification are
combined to avoid classification intersections, due to
common aspects in a number of characters.
The introduced methodology concerns only with the
segmentation and form identification of the characters. It
does not adress any context analysis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:8738 |
| Date | 26 July 2006 |
| Creators | MARCELO LUNA GONCALVES DE OLIVEIRA |
| Contributors | JACQUES SZCZUPAK |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0024 seconds