Estimação dos Parâmetros de uma SVM utilizando um Algoritmo Genético para o Reconhecimento de Caracteres Manuscritos
Resumo
Este trabalho aborda um sistema HCR utilizando um algoritmo genético (AG) para estimar os parâmetros do kernel de uma SVM para o reconhecimento dos caracteres manuscritos da base de dados MNIST com o objetivo de elevar o percentual de acertos do classificador com a melhor combinação dos parametros. Tambêm são abordadas técnicas de processamento digital de imagens (PDI) para o tratamento das imagens e extração de características. A utilização de um AG em conjunto com uma SVM mostrou-se eficaz, alcançando elevadas taxas de precisão.
Referências
Coelho, G. V. V. (2013). Seleção de Características usando Algoritmos Genéticos para Classificação de Imagens de Textos em Manuscritos e Impressos. Master’s thesis, Universidade Federal de Pernambuco, Recife.
Gonzalez, R. C. and Woods, R. E. (2006). Digital Image Processing (3rd Edition). Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, USA.
Kumar, P., Sharma, N., and Rana, A. (2012). Handwritten character recognition using different kernel based svm classifier and mlp neural network (a comparison). International Journal of Computer Applications, 53(11).
LeCun, Y., Cortes, C., and Burges, C. J. (1998). The mnist database of handwritten digits. Disponível em: [https://goo.gl/LU1HuQ]. Acesso em: 20 de abril de 2017.
Linden, R. (2012). Algoritmos Genéticos. Editora Ciência Moderna, 3rd edition.
Mori, S., Suen, C. Y., and Yamamoto, K. (1995). Document image analysis. chapter Historical Review of OCR Research and Development, pages 244–273. IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA, USA.
Pradeep, J., Srinivasan, E., and Himavathi, S. (2012). Neural network based recognition system integrating feature extraction and classification for english handwritten. International journal of Engineering, 25(2):99–106.
Rodrigues, R. J., Silva, E., and Thomé, A. C. G. (2001). Feature extraction using contour projection. Dispon´vel em: [https://goo.gl/M3YjoM]. Acesso em: 25 de julho de 2017.
Trier, Ø. D., Jain, A. K., and Taxt, T. (1996). Feature extraction methods for character recognition - a survey. Pattern Recognition (PR), 29(4):641–662.
Yerra, N., Varanasi, R., Adapaka, H., Surumalla, H., and Dantha, J. (2017). Recognition of handwritten characters using svm. International Journal of Innovate Research in Science and Engineering, 4(3).