ALGORITHM OF TRAINING ARTIFICIAL NEURON PERCEPTRON FOR RECOGNITION OF CHARACTERS, APPLYING HEURISTIC PRINCIPLES
Mario G. Borja-Borja, Sally K. Torres-Alvarado
DOI: https://doi.org/10.33017/RevECIPeru2009.0016/
RESUMEN
En el presente trabajo se aborda el tema de reconocimiento de caracteres impresos aplicando una neurona artificial tipo perceptron para cada letra del abecedario. Generalmente, para la solución de problemas de reconocimiento de caracteres se parte del echo de la complejidad del problema y se crea estructuras muy complejas de redes neuronales artificiales con una gran cantidad de neuronas organizadas en varias capas, dando origen a complejos algoritmos de entrenamiento que debe operar durante largos periodos para encontrar la solución adecuada y por otra lado también el tiempo de reconocimiento aumenta debido a la gran cantidad de calculo que se debe realizar para obtener el resultado. En este trabajo se propone un algoritmo que reduce el tiempo de entrenamiento y a su vez permite resolver el problema de reconocimiento de un carácter en una neurona artificial tipo perceptron aplicando principios heurísticos, los cuales consideran características propias del problema de reconocimiento de letras, características propias de las letras y otras. Los resultados obtenidos nos permiten implementar soluciones de reconocimiento de caracteres más rápidas debido a la gran reducción de cálculo durante el entrenamiento y también durante el funcionamiento, ya que cada carácter solo requiere de una neurona artificial para ser reconocido. Por otro lado este algoritmo puede ser generalizado para plantear algoritmos de entrenamiento para redes neuronales artificiales multicapa.
Palabras Clave: neuronas, artificiales, reconocimiento de caracteres, perceptron.
ABSTRACT
In the present work there is approached the topic of recognition of printed characters applying an artificial neuron type perceptron for every letter of the alphabet. Generally, for the solution of problems of recognition of characters it is considered to be a complex problem and very complex structures of neural artificial networks are created by a great quantity of neurons organized in several caps, giving origin to complex algorithms of training that must operate during long periods to find the suitable solution and for other one side also the time of recognition to increase due to the great quantity of calculation that it is necessary to realize to obtain the result. In this work one proposes an algorithm that reduces the time of training and in turn there allows to solve the problem of recognition of a character in an artificial neuron type perceptron applying heuristic principles, which consider own characteristics of the problem of recognition of letters, own characteristics of the letters and others. The obtained results allow us to implement more rapid solutions of recognition of characters due to the great reduction of calculation during the training and also during the functioning, since every alone character needs of an artificial neuron to be recognized. On the other hand this algorithm can be generalized to raise algorithms of training for neural artificial networks multicaps.
Keywords: Neurons, artificial, recognition of characters, perceptron.