PENGENALANAN KARAKTER MANDARIN DENGAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Mandarin merupakan bahasa kedua dunia setelah bahasa Inggris. Karakter Mandarin sukar dipelajari karena terbentuk dari beberapa goresan (stroke) dengan jumlah goresan yang bervariasi. Pada penelitian ini, Backpropagation Neural Network (BPNN) digunakan untuk mengenali tulisan tangan karakter mandarin (kanji). Ada beberapa pemrosesan awal yang digunakan untuk mendapatkan hasil pengenalan yang maksimum diantaranya : smoothing, automatic cropping, dan feature exctraction. Tingkat keberhasilan pengenalan maksimum yang dicapai pada penelitian ini sebesar 59,2 %.