Ein Bericht über das Funktionieren neuronaler Netze in Worten, Bildern und Verständnis

Das Hauptziel meiner Studie ist die Entwicklung eines automatisierten Systems, das das menschliche Sehverhalten imitieren und zwischen Nichtwörtern und Pseudowörtern und echten Wörtern für die Schriften Kanji und Deutsch unterscheiden kann. Das vorgeschlagene System umfasst die Entwicklung von Hauptkomponenten wie die Datenentwicklung in geeigneter Form nach vorläufiger Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion mit Gabor-Filtern, Hauptkomponentenanalyse (PCA), Training neuronaler Netze (NN), Simulation und Analyse der Ergebnisse.

Autorentext

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.