Handwritten Odia Digit Recognition using Learning Systems: A Comparison of Neural Networks and Support Vector Machine Models
Notice bibliographique
Résumé
The Odia language is one of the many regional languages spoken in India. It is the official language of Odisha, a State in eastern India. The Odia language carries a 1500-year-old history and worldwide is spoken by more than 50 million people. The Odia digits are complex due to the presence of many curves in each character. Handwritten scripts are even more complex due to free-style writing. However, the development of an innovative machine learning model is essential because Odia scripts consist of a huge number of historical documents of more than 1000 years old. A robust automation method will help in converting historical documents into digital form and will help to preserve the documents. This will solve a big problem in society. This work experiments with handwritten Odia numerals by implementing two different classifiers. The first one is the implementation of a Convolutional Neural Network (CNN) and the second experiment implements a Support Vector Machine (SVM). Finally, results from both experiments have been compared. The dataset has been generated through software by writing the digits on MS Paint. Both CNN and SVM models have been implemented through Python programming to recognize the inputs into a particular class. Both training and testing of the models have been done using this dataset. The accuracy from the CNN Model is obtained to be 94.999% which is ≈95% and for SVM, the model accuracy is 86%. Comparing both results, it is concluded that the CNN model is comparatively better than the SVM classifier in the case of the proposed work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».