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Um estudo comparativo para o reconhecimento de dígitos. Eduardo Mazza Ivanildo Aquino Milton Burgos Ricardo Scholz. Agenda. Introdução Pré-processamento RBF Classificador Ingênuo de Bayes Resultados Conclusão Demonstraç ão Referências. Introdução. Reconhecimento de dígito
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Um estudo comparativo para o reconhecimento de dígitos Eduardo Mazza Ivanildo Aquino Milton Burgos Ricardo Scholz
Agenda • Introdução • Pré-processamento • RBF • Classificador Ingênuo de Bayes • Resultados • Conclusão • Demonstração • Referências
Introdução • Reconhecimento de dígito • Útil para reconhecimento de CEPs nos CORREIOS, placa de carros, CENSO, entre outros.
Pré-processamento • Enquadra o número • Uso de máscaras • Tirar as linhas “grossas”
Classificador Ingênuo de Bayes • Se baseia do Teorema da Probabilidade Total e Distribuição de Bayes • Calcula a classificação de maior probabilidade relativa em relação a base de teste
Conclusão • RBF se mostrou com uma taxa de acerto muito pior em certos casos. • Classificador de Bayes apesar de ter maior taxa de acerto tem um desempenho inferior. • RBF depois de treinamento (~ 20 min) tem melhor desempenho.
Referências • H. Baltzakis, N. Papamarkos(2000). A new signature verification techinique based on a two-stage neural network classifier. • Bob Fisher, Simon Perkins, Ashley Walker and Erik Wolfart - Department of Artificial Intelligence, University of Edinburgh UK. • The Hypermedia Image Processing Reference. http://www.cee.hw.ac.uk/hipr/html/hipr_top.html, visitado em 28.07.06. • S. haykin. Neural Networks: A compreensive foundation. • THE MNIST DATABASE of handwrittendigits. ttp://yann.lecun.com/exdb/mnist/ , visitado em 12.08.06. • Andrew McCallumzy, Kamal Nigamy, Naive Bayes Classifier Wikipedia. Naive Bayes Classifier.