Reconocimiento de Caracteres: Un abordaje invariante a translaci ...
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Entrenamiento En esta etapa se usa el algoritmo del vecino holográfico mas próximo (HNN, Holographic nearest neighbor). Dado un conjunto de entrenamiento S, representamos el vector de características del elemento k como: S k = (c k 1, c k 2, . . . , c k M, r k ) donde c 1 , . . . , c M son as características extraídas, y r k es la respuesta asociada (clase). Reconocimiento de Caracteres: Un abordaje invariante a translación, rotación y escala
Entrenamiento Cada una das características é mapeada a variables polares usando la función de relación sigmoidal: θ k i = 2π(1 + e (µ−sk i )/σ ) −1 donde µ y σ son respectivamente el promédio y la desviación estándar de cada una de las características. Permite mapear cada característica s k i a valores de fase entre (0, 2π) [Sou92]. Reconocimiento de Caracteres: Un abordaje invariante a translación, rotación y escala
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Entrenamiento<br />
Cada una das características é mapeada a variables polares usando la función<br />
<strong>de</strong> relación sigmoidal:<br />
θ k i = 2π(1 + e (µ−sk i )/σ ) −1<br />
don<strong>de</strong> µ y σ son respectivamente el promédio y la <strong>de</strong>sviación estándar <strong>de</strong> cada<br />
una <strong>de</strong> las características.<br />
Permite mapear cada característica s k i<br />
a valores <strong>de</strong> fase entre (0, 2π) [Sou92].<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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