تقنيات تصنيف صور الحروف المكتوبة بخط اليد عرضة للضوضاء. يمكن أن تكون الأشجار الرباعية تمثيلًا فعالًا لتعلم الخصائص النادرة. في هذا البحث، نحسن فعالية الأشجار الرباعية الاحتمالية من خلال استخدام تصنيف على مستوى البكسل لاستخراج بكسلات الحرف وإزالة الضوضاء من صور الحروف المكتوبة بخط اليد. يستخدم مُنظف البكسلات على المستوى الفردي (شبكة اعتقاد عميقة) استجابات الخريطة التي يتم الحصول عليها من شبكة عصبية تقنية التعلم العميق المُدربة مسبقًا كخصائص لإعادة بناء الحروف مع القضاء على الضوضاء. نثبت فعالية نهجنا تجريبيًا من خلال إعادة بناء وتصنيف إصدار ضوضائي من مجموعات بيانات الأرقام البنغالية والحروف الأساسية (Bangla Numeral and Basic Character datasets).