基于积分归一化梯度图像 (INGI) 的人脸验证系统
计算机视觉与模式识别
2014-01-24 v1
摘要
字符识别在当今图像处理领域发挥着至关重要的作用。它可以解决许多复杂问题并使人类工作更轻松。一个实例是手写字符检测。手写识别并非新颖技术，但直到最近才引起社区关注。设计准确率达到 100% 的手写字符识别系统的最终目标相当虚幻。泰米尔手写字符识别系统利用神经网络对其进行区分。神经网络和结构特征被用于训练和识别书写字符。经过训练和测试，准确率达到 99%。这一准确率极高。在本文中，我们基于 Hilditch 算法基础和图像中字符的结构特征探索图像处理。我们识别了一些泰米尔语字符，并计划在未来的工作中尝试识别所有泰米尔语字符。
引用
@article{arxiv.1401.6112,
title = {Face Verification System based on Integral Normalized Gradient Image(INGI)},
author = {V. Karthikeyan and M. Divya and C. K. Chithra and K. Manju Priya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.6112},
year = {2014}
}