Resumen de Reconocimiento de caracteres por medio de una red neuronal artificial

Cesar Rivera Ordoñez, Jhon Jairo Santiago, Julián Ferreira Jaimes

• español

  En este trabajo se presenta la implementación de un sistema de reconocimientode caracteres en una tarjeta de desarrollo FPGA de propósito general. La clasificación de los caracteres se realiza por medio de un modelo de red neuronal conocido como Feed-forward backpropagation. Se utiliza la herramienta de redes neuronales NNTool de Matlab, para crear, entrenar y simular este tipo de Red Neuronal Artificial (RNA) con cinco diferentes patrones de entrenamiento. Para realizar la implementación, estas RNAs, son traducidas del modelo computacional a un modelo realizable en hardware, el cual es descrito mediante bloques en Matlab/Simulink y Xilinx System Generator (XSG). El archivo de configuración bitstream, necesario para la programación del FPGA, es generado por XSG para posteriormente ser implementado con Xilinx ISE foundation en la FPGA.

• English

  In this project we develop a characters recognition system implemented in a general purpose FPGA card. First, The characters classification is executed by a neural network model called feed-forward backpropagation. The Matlab toobox, NNTool used for neural networks is used to create, training and simulate this kind of Artificial Neural Network (ANN) with five different patterns of training. For the implementation the ANN computer model is realizes as hardware system, which is described in a block diagram using both Matlab/ Simulink and Xilinx System Generator (XSG). Subsequently, the bitstream configuration file -necessary for the FPGA programming- is generated by XSG for implementing with Xilinx ISE foundation.