Evaluation of methods of classification applied digit recognition

Descripción del Articulo

The objective of this work was to evaluate a group of classificcation algorhytms that allow us to solve the problem of recognition for hand-written digits. We used WEKA tools and algorhytms implemented with it. We worked with MNIST data base which includes 60000 îmages in numbers (de 28x28 pixels) f...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Eveling Castro Gutierrez, Karim Guevara Puente de la Vega, César Beltrán Castañón
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Católica de Santa María
Repositorio:Revistas - Universidad Católica de Santa María
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.revistas.ucsm.edu.pe:article/182
Enlace del recurso:https://revistas.ucsm.edu.pe/ojs/index.php/veritas/article/view/182
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmo
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spelling Evaluation of methods of classification applied digit recognition Evaluación de métodos de clasificación aplicados al reconocimiento de dígitosEveling Castro GutierrezKarim Guevara Puente de la VegaCésar Beltrán CastañónAlgoritmoherramientaspixelsThe objective of this work was to evaluate a group of classificcation algorhytms that allow us to solve the problem of recognition for hand-written digits. We used WEKA tools and algorhytms implemented with it. We worked with MNIST data base which includes 60000 îmages in numbers (de 28x28 pixels) for training and 10000 for validation with exits labeled from O to 9. In order to reduce the high dimensionality of data bases we applied techniques for analysis of principal components (PCA) and extract the most important characteristics with which we made tests.El objetivo del trabajo es evaluar un conjunto de algoritmos de clasificación que nos permitan resolver el problema de reconocimiento de dígitos escritos a manos. Para esto se hizo uso de la herramienta WEKA y de los algoritmos que en ella están implementados. Trabajamos con la base de datos MNIST, la cual consta de 60000 imágenes de números (de 28x28 pixeles) para entrenamiento y 10000 para validación con sus respectivas salidas etiquetadas entre O y 9. Para reducir la alta dimensionalidad de la base de datos, fueron aplicadas técnicas de Análisis de Componentes Principales (PCA) y de esta manera extraer aquellas características más importantes con las cuales hemos realizado las pruebas.Universidad Católica de Santa María2019-06-11info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ucsm.edu.pe/ojs/index.php/veritas/article/view/182Veritas; Vol. 13 Núm. 1 (2011): VÉRITAS: Investigación, Innovación y Desarrollo; 62-69Veritas; Vol. 13 Núm. 1 (2011): VÉRITAS: Investigación, Innovación y Desarrollo; 62-69Veritas; Vol. 13 Núm. 1 (2011): VÉRITAS: Investigación, Innovación y Desarrollo; 62-691684-78221684-782210.35286/veritas.v13i1reponame:Revistas - Universidad Católica de Santa Maríainstname:Universidad Católica de Santa Maríainstacron:UCSMspahttps://revistas.ucsm.edu.pe/ojs/index.php/veritas/article/view/182/106Derechos de autor 2019 Veritasinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ucsm.edu.pe:article/1822019-06-11T15:19:57Z
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