Synopsis
Ce livre passe en revue de manière critique les différentes techniques informatiques douces utilisées dans la reconnaissance de l'écriture manuscrite et présente les réalisations de précision de reconnaissance disponibles dans la littérature. Avec les progrès dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, les attentes et les défis en matière de reconnaissance de l'écriture manuscrite sont devenus de plus en plus exigeants. L'objectif de ce livre est d'explorer les différentes étapes impliquées dans un système de reconnaissance de l'écriture manuscrite telles que le prétraitement, l'extraction de fonctionnalités, la sélection des fonctionnalités et la classification. Les techniques informatiques douces telles que le réseau de neurones, la logique floue, l'algorithme génétique et le neuro-flou sont appliquées dans le processus de reconnaissance. Certaines tentatives basées sur l'extraction de caractéristiques hybrides, la sélection de sous-ensembles de fonctionnalités basées sur l'AG, les méthodes de sélection de caractéristiques basées sur le classement et l'optimisation des paramètres d'apprentissage sont également utilisées pour améliorer davantage la précision de la reconnaissance.
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques
Edité par
Scholars' Press Jul 2019, 2019
ISBN 10 : 6138839145
ISBN 13 : 9786138839149
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -This book critically reviews the various soft computing techniques employed in handwriting recognition and presents recognition accuracy achievements available in the literature. With advancements in the areas of artificial intelligence and machine learning, the expectation and challenges in handwriting recognition have become more and more demanding. The focus of this book is to explore the various steps involved in a handwriting recognition system such as pre-processing, feature extraction, feature selection and classification. Soft computing techniques such as neural network, fuzzy logic, genetic algorithm and neuro-fuzzy are applied in the recognition process. Some attempts based on hybrid feature extraction, GA based feature subset selection, ranking based feature selection methods, and optimization of learning parameters are also employed for further improvement in the recognition accuracy. 208 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786138839149
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques
Edité par
Scholars\' Press, 2019
ISBN 10 : 6138839145
ISBN 13 : 9786138839149
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Ahlawat SavitaDr Savita Ahlawat is currently working as a Reader (CSE Dept.) at MSIT, New Delhi. She has done B.E., M.Tech.(IT) & Ph.D. (CSE) and holds 15 years of teaching experience. She has published around 25 papers in internatio. N° de réf. du vendeur 385661415
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques : Design and Implementation
Edité par
Scholars' Press, 2019
ISBN 10 : 6138839145
ISBN 13 : 9786138839149
Ancien ou d'occasion
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Etat : Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book critically reviews the various soft computing techniques employed in handwriting recognition and presents recognition accuracy achievements available in the literature. With advancements in the areas of artificial intelligence and machine learning, the expectation and challenges in handwriting recognition have become more and more demanding. The focus of this book is to explore the various steps involved in a handwriting recognition system such as pre-processing, feature extraction, feature selection and classification. Soft computing techniques such as neural network, fuzzy logic, genetic algorithm and neuro-fuzzy are applied in the recognition process. Some attempts based on hybrid feature extraction, GA based feature subset selection, ranking based feature selection methods, and optimization of learning parameters are also employed for further improvement in the recognition accuracy. N° de réf. du vendeur 35271417/1
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques : Design and Implementation
Edité par
Scholars' Press, 2019
ISBN 10 : 6138839145
ISBN 13 : 9786138839149
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Vendeur : Buchpark, Trebbin, Allemagne
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book critically reviews the various soft computing techniques employed in handwriting recognition and presents recognition accuracy achievements available in the literature. With advancements in the areas of artificial intelligence and machine learning, the expectation and challenges in handwriting recognition have become more and more demanding. The focus of this book is to explore the various steps involved in a handwriting recognition system such as pre-processing, feature extraction, feature selection and classification. Soft computing techniques such as neural network, fuzzy logic, genetic algorithm and neuro-fuzzy are applied in the recognition process. Some attempts based on hybrid feature extraction, GA based feature subset selection, ranking based feature selection methods, and optimization of learning parameters are also employed for further improvement in the recognition accuracy. N° de réf. du vendeur 35271417/2
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques | Design and Implementation
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Taschenbuch. Etat : Neu. Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques | Design and Implementation | Savita Ahlawat | Taschenbuch | 208 S. | Englisch | 2019 | Scholars' Press | EAN 9786138839149 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 117207079
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques
Edité par
Scholars' Press Jul 2019, 2019
ISBN 10 : 6138839145
ISBN 13 : 9786138839149
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book critically reviews the various soft computing techniques employed in handwriting recognition and presents recognition accuracy achievements available in the literature. With advancements in the areas of artificial intelligence and machine learning, the expectation and challenges in handwriting recognition have become more and more demanding. The focus of this book is to explore the various steps involved in a handwriting recognition system such as pre-processing, feature extraction, feature selection and classification. Soft computing techniques such as neural network, fuzzy logic, genetic algorithm and neuro-fuzzy are applied in the recognition process. Some attempts based on hybrid feature extraction, GA based feature subset selection, ranking based feature selection methods, and optimization of learning parameters are also employed for further improvement in the recognition accuracy.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 208 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786138839149
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Optimal Handwriting Recognition Using Soft Computing Techniques : Design and Implementation
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book critically reviews the various soft computing techniques employed in handwriting recognition and presents recognition accuracy achievements available in the literature. With advancements in the areas of artificial intelligence and machine learning, the expectation and challenges in handwriting recognition have become more and more demanding. The focus of this book is to explore the various steps involved in a handwriting recognition system such as pre-processing, feature extraction, feature selection and classification. Soft computing techniques such as neural network, fuzzy logic, genetic algorithm and neuro-fuzzy are applied in the recognition process. Some attempts based on hybrid feature extraction, GA based feature subset selection, ranking based feature selection methods, and optimization of learning parameters are also employed for further improvement in the recognition accuracy. N° de réf. du vendeur 9786138839149
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