Una panoramica degli algoritmi di zoning nel riconoscimento dei caratteri manoscritti

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10 classi. Un oggetto è classificato come appartenente ad una propria classe se il suo punto rappresentativo P appartiene solo alla corrispondente regione di decisione. Se P appartiene a più regioni di decisione, o a nessuna, il riconoscitore realizza che non è possibile assegnare all'oggetto la sua propria classe, e allora lo rigetta. Vari paradigmi del riconoscimento dei caratteri possono essere messi in relazione, dal punto di vista teorico, con le reti neurali. Consideriamo, di nuovo, il problema di classificazione a M classi (ai, i=1, ..., M) unitamente ad un sistema di classificazione che ripartisca lo spazio dei pattern in M regioni di decisione R i . La probabilità di corretta classificazione di un pattern x incognito è [20]: Il classificatore Bayesiano massimizza la probabilità selezionando le regioni che massimizzano l'integrando, cioè assegnando un pattern alla classe a i (ovvero alla regione R i ) tale che p(x|ai)P(ai) sia massima. Per la regola di Bayes , p(x|ai)P(ai) è proporzionale alla probabilità a posteriori p(ai|x) della classe w i dato il pattern x in input. Da un altro punto di vista, si può interpretare l'elaborazione, operata da una rete neurale nella soluzione di un problema di Pattern Recognition , come approssimazione successiva delle ipersuperfici di separazione fra le classi. E' stato dimostrato che due livelli nascosti di neuroni sono sufficienti per approssimare qualunque superficie di separazione fra le classi . Inoltre è stato dimostrato che qualunque applicazione continua tra due spazi Euclidei può essere, approssimativamente, realizzata da reti con almeno uno strato nascosto

Anteprima della Tesi di Erjon Lezaj

Anteprima della tesi: Una panoramica degli algoritmi di zoning nel riconoscimento dei caratteri manoscritti, Pagina 6

Laurea liv.I

Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali

Autore: Erjon Lezaj Contatta »

Composta da 117 pagine.

 

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