Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đánh giá các tập đặc trưng cho nhận diện từ viết tay
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một hệ thống cơ bản được sử dụng để đánh giá các tập đặc trưng cho việc nhận diện từ. Mục tiêu chính là xác định một tập đặc trưng tối ưu để đại diện cho các tên được viết tay cho các tháng trong năm bằng tiếng Bồ Đào Nha Brazil. Ba loại đặc trưng đã được đánh giá: đặc trưng cảm nhận, đặc trưng hướng và đặc trưng hình thái. Đánh giá cho thấy, khi được xem xét riêng lẻ, tập đặc trưng cảm nhận tạo ra kết quả tốt nhất cho từ vựng đã sử dụng. Những kết quả này có thể được cải thiện thêm bằng cách kết hợp các tập đặc trưng. Hệ thống cơ bản được phát triển đạt được tỷ lệ nhận diện trung bình là 87%. Đây có thể được coi là một kết quả tốt khi không có phân đoạn rõ ràng nào được thực hiện.
Từ khóa
#Nhận diện chữ viết tay #Cơ sở dữ liệu hình ảnh #Trích xuất đặc trưng #Con người #Nhận diện giọng nói #Hiệu suất hệ thống #Hình dạng #Lọc #Hội nghị #ViếtTài liệu tham khảo
10.1109/ICDAR.2001.953873
co?te?, 1997, Utilisation d'Un Mode?le d'Acce?s et de Concepts Perceptifs Pour la Reconnaissance d'Images de Mots Cursifs
zell et al, 1994, Snns-stuttgart neural network simulator, The User s Manual Version 2 4
10.1109/ICDAR.2001.953930
10.1109/34.908966
kim, 2000, A methodology of combining hmm and mlp classifiers for cursive word recognition, ICPR'2000 Barcelona-Spain
guillevic, 1995, Unconstrained Handwriting Recognition Applied to the Processing of Bank Cheques
parker, 1997, Algorithms for Image Processing and Computer Vision
morita, 2000, An hmm-based approach for date recognition, DAS 2000, 233