Neuware -La escritura manuscrita es una de las t�cnicas biom�tricas del comportamiento para la identificaci�n de personas. La identificaci�n del autor es un campo de estudio que se centra en determinar la autor�a de un texto determinado. Esto puede hacerse mediante diversas t�cnicas y m�todos, que a menudo implican an�lisis ling��stico, aprendizaje autom�tico y enfoques computacionales. A continuaci�n se exponen algunos aspectos y m�todos clave relacionados con la identificaci�n de autores. Estos algoritmos pueden entrenarse en un conjunto de datos de autores conocidos para aprender patrones y caracter�sticas espec�ficas de cada escritor. A menudo se emplean m�quinas de vectores soporte, �rboles de decisi�n y redes neuronales. El presente trabajo se basa en la primitiva estructural manuscrita denominada grafema. En primer lugar, las im�genes de escritura a mano se segmentan en grafemas y, a continuaci�n, los grafemas se representan como perfil de proyecci�n, es decir, se registran las posiciones de cada p�xel negro de la curva segmentada obtenida. A continuaci�n, se aprende el diccionario a partir de las im�genes de escritura manual del conjunto de entrenamiento mediante la agrupaci�n k-means. A partir del diccionario, se generan vectores de caracter�sticas del escritor y se almacenan con la etiqueta del escritor.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Spanisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9786207020386

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Bibliografische Details

Titel: Identificaci�n de escritores mediante grafemas
Verlag: Ediciones Nuestro Conocimiento Jan 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Spanisch
ISBN-10: 6207020383
ISBN-13: 9786207020386
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 5 mm
Gewicht: 119 Gramm

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Inhaltsangabe

La escritura manuscrita es una de las t�cnicas biom�tricas del comportamiento para la identificaci�n de personas. La identificaci�n del autor es un campo de estudio que se centra en determinar la autor�a de un texto determinado. Esto puede hacerse mediante diversas t�cnicas y m�todos, que a menudo implican an�lisis ling��stico, aprendizaje autom�tico y enfoques computacionales. A continuaci�n se exponen algunos aspectos y m�todos clave relacionados con la identificaci�n de autores. Estos algoritmos pueden entrenarse en un conjunto de datos de autores conocidos para aprender patrones y caracter�sticas espec�ficas de cada escritor. A menudo se emplean m�quinas de vectores soporte, �rboles de decisi�n y redes neuronales. El presente trabajo se basa en la primitiva estructural manuscrita denominada grafema. En primer lugar, las im�genes de escritura a mano se segmentan en grafemas y, a continuaci�n, los grafemas se representan como perfil de proyecci�n, es decir, se registran las posiciones de cada p�xel negro de la curva segmentada obtenida. A continuaci�n, se aprende el diccionario a partir de las im�genes de escritura manual del conjunto de entrenamiento mediante la agrupaci�n k-means. A partir del diccionario, se generan vectores de caracter�sticas del escritor y se almacenan con la etiqueta del escritor.

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