Journal de génie informatique et des technologies de l'information

Reconnaissance des nombres manuscrits devanagari par fusion de classificateurs

Prabhanjan S et Dinesh R

Reconnaissance des nombres manuscrits devanagari par fusion de classificateurs

La reconnaissance des chiffres manuscrits Devanagari a de nombreuses applications, notamment dans le domaine de l'automatisation postale, du traitement de documents, etc. En raison de ses vastes applications, de nombreux chercheurs travaillent activement au développement d'une reconnaissance efficace et efficiente des caractères/chiffres manuscrits. L'écriture Devanagari est une écriture largement utilisée dans le sous-continent indien ; l'écriture Devanagari constitue également la base de nombreuses autres écritures dans le sous-continent indien. Dans cet article, nous avons proposé une méthode hybride pour reconnaître les chiffres manuscrits Devanagari. La méthode proposée utilise une approche d'empilement pour fusionner les scores de confiance de quatre classificateurs différents, à savoir Naïve Bayes (NB), Instance Based Learner (IBK), Random Forest (RF), Sequential Minimal Optimization (SMO). En outre, la méthode proposée extrait les caractéristiques locales et globales des chiffres manuscrits. Dans ce travail, nous avons utilisé des descripteurs de Fourier comme caractéristique de forme globale. Tandis que, les statistiques de densité de pixels de différentes zones du chiffre pour décrire les chiffres localement. La méthode proposée a été testée sur un grand nombre de bases de données numériques manuscrites et les résultats expérimentaux révèlent que la méthode proposée donne une précision de 99,685 %, ce qui est la meilleure précision rapportée jusqu'à présent pour les ensembles de données considérés. Par conséquent, la méthode proposée surpasse les algorithmes contemporains .