Reconocimiento de dígitos manuscritos mediante redes neuronales: una técnica híbrida

Abstract

En este trabajo se presenta un sistema reconocedor de números manuscritos con un diseño novedoso, sencillo y modular, que incluye el desarrollo de una técnica híbrida de aprendizaje, basada en la utilización de mapas auto-organizativos de Kohonen. Para medir el rendimiento del sistema, se han realizado pruebas utilizando la base de datos de dígitos manuscritos sin restricciones de la Universidad de Concordia, Canadá, obteniéndose resultados competitivos con los publicados por otros autores para la misma base de datos. El sistema propuesto no sólo permite clasificar dígitos; también permite explicar las respuestas dadas y detectar patrones ambiguos, indicando a qué otras clases podrían pertenecer. Además, los mapas Kohonen utilizados, muestran gráficamente la distribución de los datos de entrenamiento, contribuyendo también a la explicación de las respuestas. La utilización de varias características representativas extraídas de los datos de entrada durante la etapa previa de preprocesamiento, y el tratamiento de las mismas en forma independiente, permite que la presencia de errores en los patrones de entrada no tenga gran influencia en la respuesta del sistema.