基于人工神经网络的吉兹数字手写与印刷体光学字符识别
计算机视觉与模式识别
2019-11-19 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
已有研究针对埃塞俄比亚文字展开。然而由于种种原因，这些研究将吉兹数字排除在外。本文提出使用前馈反向传播人工神经网络进行离线的手写与印刷体吉兹数字识别。本研究中，从谷歌图片搜索收集不同的吉兹图像字符，并指导三人用铅笔书写数字。我们总共收集了 560 个数值字符。其中 460 个用于训练，100 个用于测试。据此我们实现了约 89.88% 的总体分类准确率。
引用
@article{arxiv.1911.06845,
title = {Handwritten and Machine printed OCR for Geez Numbers Using Artificial Neural Network},
author = {Eyob Gebretinsae Beyene},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.06845},
year = {2019}
}
备注
Presented at NeurIPS 2019 Workshop on Machine Learning for the Developing World