基于MLP分类器的手写孟加拉字母识别
计算机视觉与模式识别
2012-03-06 v1 人工智能
摘要
本文工作涉及设计一个基于多层感知器（MLP）的分类器，用于使用76个特征集识别手写孟加拉字母。孟加拉语是印度次大陆第二流行的文字和语言，也是世界第五大流行语言。为表示孟加拉字母手写字符而开发的特征集包括24个阴影特征、16个质心特征和36个最长游程特征。实验观察到，使用该特征集的MLP在训练集和测试集样本上的识别性能分别为86.46%和75.05%。该工作对于开发完整的手写孟加拉文本OCR系统具有实用价值。
引用
@article{arxiv.1203.0882,
title = {Handwritten Bangla Alphabet Recognition using an MLP Based Classifier},
author = {Subhadip Basu and Nibaran Das and Ram Sarkar and Mahantapas Kundu and Mita Nasipuri and Dipak Kumar Basu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1203.0882},
year = {2012}
}