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2026 conference-paper

HOG Feature-Based Devanagari Handwritten Digit Recognition Using Three-Layer CNN (TCNN) Model

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1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
HOG Feature-Based Devanagari Handwritten Digit Recognition Using Three-Layer CNN (TCNN) Model
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Springer Nature Switzerland
Type
book-chapter

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Engineering & Management pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Engineering and Management Kolkata pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Institute of Engineering and Management Kolkata pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

University of Engineering & Management, University of Engineering and Management Kolkata et Institute of Engineering and Management Kolkata.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Handwritten Text Recognition TechniquesAdvanced Neural Network ApplicationsImage Retrieval and Classification Techniques

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