Classificação de imagens de ideogramas Kuzushiji com Redes Neurais Convolucionais

• Lucimara Martins UNESP
• Mario Muramatsu Júnior UNESP
• Adriane Serapião UNESP

DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9293

Resumo

Este artigo avalia algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação de um conjunto de imagens de ideogramas japoneses, em estilo cursivo Kuzushiji. Atualmente tal estilo está em desuso no Japão mas foi amplamente utilizado por séculos em manuscritos. Por isso há um desafio para construir um modelo que transcreva automaticamente os antigos ideogramas Kuzushij para o hiragana a fim de recuperar documentos históricos. Este artigo propõe uma contribuição para a identificação de tais ideogramas Kuzushiji em seus diferentes estilos cursivos, usando Redes Neurais Convolucionais. Os resultados foram comparados com um trabalho de base e com outros algoritmos de classificação de Aprendizado de Máquina, obtendo resultados melhores que o trabalho de base.

Palavras-chave: Aprendizado de máquina, Kuzushiji, Redes Neurais Convolucionais, K Vizinhos mais Próximos, Análise de Componentes Principais

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