Integración de Redes Neuronales en tareas de Reconocimiento de Escritura Manuscrita

Abstract

[ES] Este proyecto consiste en adaptar la librería de redes neuronales desarrollada por el director en un sistema de reconocimiento de escritura manuscrita basada en modelos ocultos de Markov. El objetivo principal es integrar una red neuronal con el objetivo de mejorar los resultados anteriores. La función de la red neuronal es estimar las probabilidades de emisión de los modelos de Markov, anteriormente modeladas con mixturas de gaussianas. El proyecto incluye un análisis del problema y el diseño del sistema de reconocimiento. También se expone el desarrollo de los programas que implementan dicho sistema de reconocimiento. Por último, contiene los detalles de los múltiples experimentos realizados para obtener resultados que permitan comparar la técnica anterior con la nueva.

[EN] This project consists in adapt a neuronal network library developed by the director in a handwritten text recognition text based on Markov’s hidden models The main goal is adapt a neural network in order to improve the previoys results. The function of the neural network is providing the emission probabilities of the states in the Markov’s model, previously obtained by a Gaussian mixture. This project includes an analysis of the problem and the handwritten recognition system design. Also, the developments of the programs that implement this recognition system are exposed. At the end, multiple experiments are performed in order to obtain results for comparing this technique with the previous one.