Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tập hợp giữa học sâu và học máy trong việc phân loại số viết tay tiếng Hindi
Tóm tắt
Với sự đa dạng của các yếu tố, bao gồm hình dạng, kích thước, độ lệch và hướng của các số viết tay, việc nhận diện chúng bằng máy tính trở thành một thách thức khó khăn đối với các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực nhận diện mẫu. Do sự phong phú của các đường cong và các hình dạng tương tự của các ký hiệu, việc nhận diện số Devnagari có thể làm tăng mức độ khó khăn của quá trình nhận diện. Phương pháp phân loại chi phí thấp được đề xuất để thu thập các đặc điểm tinh vi từ những hình ảnh số đã sử dụng các mô hình học sâu chuẩn, bao gồm VGG-16Net, VGG-19Net, ResNet-50 và Inception-v3, nhằm giải quyết các vấn đề này. Phân tích thành phần chính, một phương pháp giảm chiều mạnh mẽ, đã được sử dụng để giảm thiểu số chiều trong thông tin mà các mô hình mạng nơ-ron tích chập sâu đã được đào tạo trước đó cung cấp. Phương pháp cải thiện độ chính xác nhận diện thông qua việc kết hợp các đặc điểm cũng được cung cấp trong kế hoạch. Một thuật toán học máy: máy vector hỗ trợ đã được áp dụng cho nhiệm vụ nhận diện do khả năng phân biệt giữa các mẫu thuộc các lớp riêng biệt. Hệ thống đạt được độ chính xác nhận diện lên đến 99,72% và đã chứng minh hiệu quả của việc áp dụng các phương pháp học máy kết hợp và học sâu.
Từ khóa
#nhận diện số viết tay #học sâu #học máy #mô hình học sâu #số Devnagari #phân tích thành phần chính #máy vector hỗ trợTài liệu tham khảo
Das N et al (2012) A statistical-topological feature combination for recognition of handwritten numerals. Applied Soft Computing Journal 12(8):2486–2495
Iamsa-At S, Horata P (2013) Handwritten character recognition using histograms of oriented gradient features in deep learning of artificial neural network. International Conference on IT Convergence and Security, ICITCS-2013 1:1–5
Khanduja D, Nain N, Panwar S (2015) A hybrid feature extraction algorithm for Devanagari script. ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 15(1):1–11
Singh PK, Das S, Sarkar R, Nasipuri M (2017) “Recognition of offline handwriten Devanagari numerals using regional weighted run length features,” International Conference on Computer, Electrical and Communication Engineering, ICCECE-2016 1:1–6
Acharya S, Pant AK, Gyawali PK (2015) “Deep learning based large scale handwritten Devanagari character recognition,” 9th International Conference on Software, Knowledge, Information Management and Applications, ICSKIMA-2015 9:1–6
Chakraborty B, Shaw B, Aich J, Bhattacharya U, Parui SK (2018) “Does deeper network lead to better accuracy: a case study on handwritten Devanagari characters,” Proceedings - 13th International Workshop on Document Analysis Systems, DAS-2018 13:411–416
Sonawane PK, Shelke S (2018) “Handwritten Devanagari character classification using deep learning.,” International Conference on Information, Communication, Engineering and Technology, ICICET-2018 1:1–4
Aneja N, Aneja S (2019) “Transfer learning using CNN for Handwritten Devanagari character recognition,” 1st IEEE International Conference on Advances in Information Technology, ICAIT-2019 1:293–296
Trivedi A, Srivastava S, Mishra A, Shukla A, Tiwari R (2018) Hybrid evolutionary approach for Devanagari handwritten numeral recognition using convolutional neural network. Procedia Computer Science 125:525–532
S. Kumar and R. K. Aggarwal, “Augmented handwritten Devanagari digit recognition using convolutional autoencoder,” International Conference on Inventive Research in Computing Applications, ICIRCA-2018. 2018:574–580.
S. Chaurasia and S. Agarwal, “Recognition of handwritten numerals of various Indian regional languages using deep learning,” 5th IEEE Uttar Pradesh Section International Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering, UPCON-2018. 2018:1–6.
Sarkhel R, Das N, Das A, Kundu M, Nasipuri M (2017) A multi-scale deep quad tree based feature extraction method for the recognition of isolated handwritten characters of popular Indic scripts. Pattern Recogn 71:78–93
Rakshit P, Chatterjee S, Haldar C, Sen S, Obaidullah SM, Roy K (2022) Comparative study on the performance of the state-of-the-art CNN models for handwritten Bangla character recognition. Multimedia Tools and applications 82(7):1–22
Garg A, Jindal MK, Singh A (2019) Offline handwritten Gurmukhi character recognition: k-NN vs. SVM classifier. Int J Inf Technol 13:2389–2396
Garg A, Jindal MK, Singh A (2019) Degraded offline handwritten Gurmukhi character recognition: study of various features and classifiers. Int J Inf Technol 14:145–153
Kathigi A, HonnamachanahalliKariputtaiah K (2022) Handwritten character recognition using skewed line segmentation method and long short term memory network. Int J Syst Assur Eng Manage 13(4):1733–1745
S. R. Narang, M. K. Jindal, S. Ahuja, and M. Kumar, “On the recognition of Devanagari ancient handwritten characters using SIFT and Gabor features,” Soft Computing, no. published online, pp. 1–11, 2020.
Mushtaq F, Misgar MM, Kumar M, Khurana SS (2021) UrduDeepNet: offline handwritten Urdu character recognition using deep neural network. Neural Comput Appl 33:15229–15252
Raj MAR, Abirami S (2020) Junction point elimination based Tamil handwritten character recognition: an experimental analysis. J Syst Sci Syst Eng 29(1):100–123
Deore SP, Pravin A (2020) Devanagari handwritten character recognition using fine-tuned deep convolutional neural network on trivial dataset. Sadhana - Acad Proc Eng Sci 45(1):1–13
Moudgil A, Singh S, Gautam V, Rani S, Shah SH (2023) Handwritten Devanagari manuscript characters recognition using CapsNet. Int J Cogn Comput Eng 4:47–54
H. Guo, Y. Liu, J. Zhao, and Y. Song, “Offline handwritten Tai Le character recognition using wavelet deep convolution features and ensemble deep variationally sparse Gaussian processes,” Soft Computing, 2023.
Singh S, Garg N, Kumar M (2022) Feature extraction and classification techniques for handwritten Devanagari text recognition: a survey. Multimed Tools Appl 82:747–775
Jia W, Sun M, Lian J, Hou S (2022) Feature dimensionality reduction: a review. Complex Intell Syst 8(3):2663–2693
Janiesch C, Heinrich K. “Machine learning and deep learning”. 2021:685–695.
Lecun Y, Bengio Y, Hinton G (2015) Deep learning. Nature 521(7553):436–444
Simonyan K, Zisserman A. “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition”. in 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR-2015. 2015:1–14.
He K, Zhang X, Ren S, Sun J (2016) Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2016-Dec:770–778
Szegedy C et al (2015) “Going deeper with convolutions,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR-2015 24:1–9
Markos A, Tuzhilina E. “Principal component analysis,” nature reviews methods primers. 2022;2.
Awad M, Khanna R (2015) Support Vector Machines for Classification. In: Efficient Learning Machines, vol 1. Apress, Berkeley, p 39–66