Reconocimiento de Caracteres: Un abordaje invariante a translaci ...
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Entrenamiento<br />
En esta etapa se usa el algoritmo <strong>de</strong>l vecino holográfico mas próximo (HNN,<br />
Holographic nearest neighbor).<br />
Dado un conjunto <strong>de</strong> entrenamiento S, representamos el vector <strong>de</strong> características<br />
<strong>de</strong>l elemento k como:<br />
S k = (c k 1, c k 2, . . . , c k M, r k )<br />
don<strong>de</strong> c 1 , . . . , c M son as características extraídas, y r k es la respuesta asociada<br />
(clase).<br />
<strong>Reconocimiento</strong> <strong>de</strong> <strong>Caracteres</strong>: <strong>Un</strong> <strong>abordaje</strong> <strong>invariante</strong> a <strong>translaci</strong>ón, rotación y escala
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