SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE DÍGITOS MANUSCRITOS UTILIZANDO REDES NEURONALES

Juan Manuel Martínez Cabrera, Aldonso Becerra Sánchez, Gustavo Zepeda Valles, Santiago Esparza Guerrero, Uriel Ramírez García Correa

Resumen


El reconocimiento de dígitos manuscritos es un entorno en creciente uso y por consiguiente requiere ir abordando alternativas para su implementación, el  uso de redes neuronales ha venido retomando el auge dentro del área de reconocimiento de patrones. Este documento muestra el uso de redes neuronales, a través de un software personalizado, como el motor detrás un sistema de reconocimiento de caracteres ópticos. En este sistema los dígitos numéricos son simplificados a través de filtros de imagen y luego presentados como entrada a la red neuronal para entrenarla (usando el algoritmo de retro-propagación) y ser capaz de clasificar otras muestras en la etapa de pruebas. Los resultados muestran tasas de reconocimiento cercanas al 85%, que se pueden considerar como aceptables para topologías de una sola capa, dejando pendiente para futuros experimentos el trabajo con redes multicapa pre-entrenadas, ya que suelen incrementar fuertemente su eficiencia.


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