Improved Handwritten Digit Recognition method using Deep Learning Algorithm

Ruslan Jantayev, Yedilkhan N. Amirgaliyev

2019

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.1109/icecco48375.2019.9043235

Деректер сенімділігі 70 орташа

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

One of the essential problems in Computer Vision is identification and classification of important objects. While exhaustive work done on image processing for computation and accuracy performance it is still limited by ambiguity. In current work we compared traditional machine learning method versus Deep Learning model, namely Convolutional Neural Network(CNN), on Handwritten Digit Recognition using MNIST dataset. We showed that CNN algorithm reaches higher recognition accuracy than Support Vector Machine(SVM).