Classificação de Kanjis utilizando uma rede neural convolucional profunda

Abstract

RESUMO: Umas das partes mais complexas do aprendizado de japonês é a identificação de kanjis, um dos sistemas de escrita da língua. Muitas vezes eles são difíceis de serem pesquisados, especialmente quando são encontrados em imagens ou textos não editáveis. Neste trabalho, foi desenvolvido um novo modelo de redes neural convolucional profunda para o reconhecimento de kanjis em imagens, assim como uma interface gráfica para demonstrar o uso dessa tecnologia no aprendizado. Essa rede foi treinada para classificar um conjunto de demonstração de 222 caracteres kanjis e os seus resultados foram comparados com outros dois modelos, treinados no mesmo dataset.

ABSTRACT: One of the most complex aspects of learning Japanese is identifying kanji characters, one of the language's writing systems. They are often difficult to be searched, especially when located on non-editable images or text. In this work, a new model of deep convolutional neural networks was developed for the recognition of kanji characters in images, as well as a graphical interface, to demonstrate the use of this technology in learning. This network was trained to classify a demo set of 222 kanji characters and its results were compared with two other models, trained on the same dataset.