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L'objectif principal de mon étude est de développer un système automatisé capable d'imiter le comportement visuel humain et de distinguer les non-mots des pseudo-mots et des vrais mots pour les scripts Kanji et allemand. Le système proposé comprend le développement des principaux composants comme le développement des données sous une forme appropriée après un prétraitement préliminaire, l'extraction des caractéristiques à l'aide de filtres de Gabor, l'analyse en composantes principales (ACP), l'entraînement au réseau neuronal (NN), la simulation et l'analyse des résultats.

Produktbeschreibung
L'objectif principal de mon étude est de développer un système automatisé capable d'imiter le comportement visuel humain et de distinguer les non-mots des pseudo-mots et des vrais mots pour les scripts Kanji et allemand. Le système proposé comprend le développement des principaux composants comme le développement des données sous une forme appropriée après un prétraitement préliminaire, l'extraction des caractéristiques à l'aide de filtres de Gabor, l'analyse en composantes principales (ACP), l'entraînement au réseau neuronal (NN), la simulation et l'analyse des résultats.
Autorenporträt
Dr. Anuj Sharma hat im Bereich der Mustererkennung und des maschinellen Lernens in Informatik promoviert. Er hat an der RWTH Aachen in Deutschland ein Postdoc-Studium absolviert. Er ist Dozent an der Universität Panjab in Chandigarh, Indien.