Um Modelo Híbrido MLP-SVM para Reconhecimento de Caracteres Manuscritos Cursivos - Azevedo, Washington W.; Zanchettin, Cleber (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2011: Anais do VIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2011)
Este artigo apresenta um método híbrido MLP-SVM para o reconhecimento de caracteres cursivos. Support Vector Machines (SVMs) especializados são introduzidos para melhorar significativamente o desempenho da Multilayer Perceptron (MLP) nas áreas locais em torno das superfícies de separação entre cada par de caracteres, no espaço de padrões de entrada. Essa arquitetura híbrida é baseada na observação de que ao utilizar MLPs na tarefa de reconhecimento de caracteres manuscritos, a classe correta é quase sempre uma das duas saídas máximas da MLP. A segunda observação é que a maioria dos erros consiste em pares de classes nos quais os caracteres possuem similaridades (ex. (U, V), (m, n), (O, Q), entre outros). SVMs locais especializados são introduzidos para detectar a classe correta entre estas duas hipóteses de classificação. O reconhecedor híbrido MLP-SVM apresentou melhoria, significativa, no desempenho em termos de taxa de reconhecimento em comparação com uma MLP para uma tarefa de reconhecimento de caracteres.