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Riconoscimento Di Caratteri Manoscritti Mediante Rete Neurale Addestrata Con Algoritmo Costruttivo Topologico

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All'interno della struttura di un blocco off-line di caratteri manoscritti, la difficoltà di un problema particolare è determinata da molte variabili: • la misura dell'alfabeto; • le forme standard dei caratteri individuali e il grado di mancanza di naturalezza messa nella loro formazione; • la grandezza, la spaziatura e l'impaginazione del testo; • gli strumenti di scrittura; • il numero degli scriventi; • il loro addestramento e motivazione; • le caratteristiche (fisse e variabili nel tempo) di ogni scrivente. Per illustrare la variabilità della scrittura manoscritta possiamo citare alcune percentuali di riconoscimento umano di tali campioni, nei quali i caratteri individuali non possono essere riconosciuti con alta accuratezza dalle macchine, ma neanche dall'uomo. Infatti, è provato che lettori umani non possono riconoscere caratteri isolati, prodotti da una popolazione non addestrata, con una accuratezza superiore ad un certo limite. La comprensione del testo è dovuta, infatti, alla capacità umana dell'analisi contestuale: ogni forma del testo ha una sua propria struttura contestuale, che è utilizzata dagli umani in un complesso processo largamente inconscio. Neisser e Weene riportano una percentuale media di errore del 4,1% su caratteri scritti da visitatori sulla facciata d'ingresso del Lincoln Laboratory [19]. Con tutti i soggetti che decidevano insieme la percentuale d'errore fu del 3,2%. PRINCIPALI APPLICAZIONI DELL'OCR Quanto grande sia l'importanza di ogni lavoro nel campo del riconoscimento dei caratteri può essere capito dalla molteplice varietà di applicazioni pratiche, per le quali sono state utilizzate le tecniche di riconoscimento. Alcune delle letterature in questo campo sono, oltre che in lingua inglese, anche in tedesco, in giapponese, ecc. Si elencano di seguiti alcune delle applicazioni per le quali i ricercatori hanno usato gli OCR o ne hanno proposto l'uso: • uso da parte delle persone cieche, come aiuto per la lettura usando fotosensori e simulatori tattili o sensori con uscita sonora. Anche usati per leggere e riprodurre da originali braille; • uso come aiuto nelle telecomunicazioni per i sordi; • uso nei dipartimenti postali, per la lettura degli indirizzi e come lettore per i codici postali stampati o manoscritti;
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Riconoscimento Di Caratteri Manoscritti Mediante Rete Neurale Addestrata Con Algoritmo Costruttivo Topologico

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Informazioni tesi

  Autore: Luigi Brugnolo
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1993-94
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Giuseppe Martinelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 209

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