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DEA - Reconocimiento de Dígitos Manuscrítos (2007) PDF
Título:Reconocimiento de Dígitos Manuscrítos
Alumno: Antonio García Manso

Tipo: 

Diploma de Estudios Avanzados (DEA)

Calificación: 

Sobresaliente
Año: 2007
Director:Carlos J. García Orellana

 
Resumen:

Este trabajo de investigación consiste en evaluar el efecto que distintas técnicas de extracción y selección de características, así como, un pre-procesamiento previo a los patrones, tiene sobre el rendimiento de los clasificadores neuronales. Es decir, se van a probar y evaluar principalmente dos técnicas diferentes de extracción de características. Estas técnicas son Análisis en Componentes Principales, (PCA) y Análisis en Componentes Independientes, (ICA). Además, como se ha comentado antes, esto se hará primero sin pre-procesar los prototipos, es decir, cogiendo los prototipos tal cual y aplicándoles dichas técnicas. Y posteriormente se aplicarán estas mismas técnicas pero habiéndoles aplicado anteriormente un preprocesamiento de tipo geométrico a los prototipos. Los clasificadores neuronales utilizados han sido Perceptrones Multicapa, (MLP), del tipo BPNN, (Back Propagation Neural Network).

 

DEA_AGM

 

 

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