Clasificadores jerárquicos en criterios de vecindad para el reconocimiento de caracteres manuscritos

TL;DRAbstract

El objetivo de esta tesis ha sido disenar un sistema de clasificacion eficiente para el reconocimiento off-line de caracteres manuscritos aislados. El sistema de clasificacion propuesto consiste en la combinacion en serie de distintos clasificadores basados en criterios de vecindad. Los clasificadores basados en criterios de vecindad producen una tasa de aciertos satisfactoria en el reconocimiento de caracteres, sin embargo, su coste computacional es elevado. Mediante los clasificadores jerarquicos construidos, se consigue mantener la mejor tasa de aciertos alcanzada con clasificadores como el k-NN y el k-NCN reduciendo mucho su coste computacional. Estos resultados se pueden comprobar mediante la experimentacion llevada a cabo para digitos, letras mayusculas y letras minusculas de la base datos NIST (National Institute of Standards and Technology). La caracteristica extraida de los caracteres ha sido el zoning y se han aplicado tres preprocesos para normalizar los caracteres y mejorar

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