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O objetivo principal desse projeto é a melhoria da confiabilidade dos sistemas de reconhecimento da escrita manuscrita, onde o foco principal são os sistemas de reconhecimento de cadeias numéricas, como por exemplo, montantes numéricos em cheques bancários e códigos postais em envelopes. Várias técnicas podem ser utilizada afim de tornar os sistemas de reconhecimento mais robustos, porém, aqui concentraremos nossos esforços em dois pontos distintos dos sistemas de reconhecimento: classificação e segmentação. A escolha desses módulos é justificada por uma exaustiva análise de erros onde verifiquei que o classificador e a segmentação representam as maiores fontes de erros de um sistema de reconhecimento de cadeias de dígitos manuscritos. Para aumentar a confiabilidade durante a classificação, pesquisaremos os conjuntos de classificadores (Ensemble of Classifiers), pois os mesmos são conhecidos pela capacidade de reduzir a incerteza dos modelos. Mais especificamente, nosso objetivo será a construção de um método capaz de gerar um conjunto de classificadores automaticamente usando métodos de seleção de características. A seleção de características é uma maneira interessante de inserir diversidade nos conjuntos de classificadores. Quanto a segmentação, o objetivo é tornar os métodos de segmentação mais inteligentes. Atualmente, todos os métodos descritos na literatura são baseados em heurísticas e portanto acreditamos que eles podem ser melhorados consideravelmente. Projeto de Pós-Doutorado, CNPq.