A Hybrid System for Handwritten Character Recognition with High Robustness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the past few decades, the offline recognition of handwritten Indic scripts has received much attention of researchers. Although an intensive research has been reported for various Indic languages, limited research work is carried out for handwritten Odia, Bangla character recognition owing to their complex shapes and the unavailability of the standard datasets. This paper proposes an automated model for recognizing both handwritten of Odia characters and numerals, along with Bangla numerals with maximum optimization efficiency. The proposed model primarily deals with feature optimization parameters which mainly comprises of three parts. Firstly, the fast discrete curvelet transform (FDCT) is used to derive multidirectional features from the character images. Secondly, PCA along with LDA is used to reduce the dimension of the feature vector. The features are finally subjected to both least-squares support vector machine (LS-SVM), and random forest (RF) for classification. The effectiveness of proposed model is evaluated over three benchmark datasets such as Odia handwritten character, Bangla numeral and Odia handwritten numeral. The efficacy of proposed model achieves superiority as compared to state-of-art techniques. The discriminatory prospective of FDCT along with PCA and LDA features is establish more suitable than its counterparts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle