Який алгоритм найкращий для розпізнавання рукописних цифр?
Штучні нейронні мережі (ШНМ) разом із СВМ з відповідним набором функцій давали найнижчий рівень помилок для проблеми розпізнавання рукописних цифр.
Кілька алгоритмів машинного навчання (тобто Багатошаровий персептрон, опорна векторна машина, наївний Байєс, мережа Байєса, випадковий ліс, J48 і випадкове дерево) використовувалися для розпізнавання цифр за допомогою WEKA.
Розпізнавання рукописного тексту на IAM
| ранг | Модель | рік |
|---|---|---|
| 1 | DtrOCR 105M | 2023 |
| 2 | Самоувага + КТС + мовна модель | 2021 |
| 3 | TrOCR-великий 558M | 2021 |
| 4 | Трансформатор + CNN | 2021 |
The нечіткі алгоритми є досить складними за своєю природою, але дають найкращі результати розпізнавання образів. Це пояснюється тим, що моделювання стосується невизначених доменів і компонентів для розпізнавання. Це можна розуміти як частину імовірнісного підходу.
Системи розпізнавання рукописного тексту доступні двох типів: офлайн і онлайн. Офлайн-системи використовують рукописний ввід у формі зображення, який відомий як оптичне розпізнавання символів (OCR). Онлайн-системи використовують записаний список рухів кінчика ручки для представлення рукописного символу.
Стеження за рукою здійснюється за допомогою дворівневої системи стеження модифікований алгоритм відстеження Канаде–Лукаса–Томазі (KLT).. Існуючий KLT не міг відстежувати траєкторію жесту, коли виявлена шкіра зменшилася в площі, що призвело до зменшення кількості точок.