Recognition Offline Handwritten Hindi Digits Using Multilayer Perceptron Neural Networks

资 源 简 介

Recognition Offline Handwritten Hindi Digits Using Multilayer Perceptron Neural Networks

详 情 说 明

手写印地语数字识别是一个具有实际应用价值的技术领域。在阿拉伯东部国家的银行业务中，这项技术尤为重要，特别是用于处理支票上的手写金额信息。研究人员开发了一个基于多层感知器神经网络的离线识别系统，能够有效识别通过扫描仪获取的手写数字图像。

该系统采用误差反向传播算法来训练神经网络，这是深度学习领域中的经典算法。在工程实现上，研究人员收集了1000幅图像样本用于训练模型，并另取600幅由不同年龄用户书写的样本进行测试验证。值得注意的是，所有数字样本在输入神经网络前都经过了专业的扫描和预处理环节。

从实验结果来看，该系统已经取得了初步成功，但分析表明通过进一步优化和增强算法，还有提升识别准确率的空间。这种方法展现了神经网络在字符识别领域的应用潜力，特别是针对特定语种的数字识别任务。该系统的成功实现为后续相关研究提供了有益参考。