| Summary: | O reconhecimento de caracteres manuscritos ainda é um grande desafio da área de visão computacional, devido principalmente à diversidade de estilos que as pessoas podem escrever, o que dificulta generalizar o problema. Além disso, existe também a dificuldade em definir os descritores que melhor caracterizam o caractere e construir sistemas OCR de alto desempenho. Este artigo apresenta um sistema de reconhecimento de caracteres manuscritos off-line, utilizando Redes Neurais Artificiais Classe Modular com o algoritmo clássico de treinamento backpropagation, além dos métodos utilizados para a extração de características. Apesar do treinamento dos classificadores neurais exigirem muito tempo de processamento e o reconhecimento das 62 classes de caracteres, que poucos trabalhos consideram, os resultados obtidos com os experimentos se mostram muito promissores, alcançando taxas de acerto acima de 90%.
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