Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nhận diện các từ tháng viết tay trên séc ngân hàng
Tóm tắt
Bài báo này mô tả một hệ thống ngoại tuyến nhận diện các từ tháng viết tay không bị hạn chế được trích xuất từ các tấm séc ngân hàng Canada. Một bộ phân loại HMM (mô hình Markov ẩn) dựa trên phân đoạn ở mức grapheme và hai bộ phân loại perceptron nhiều lớp với các kiến trúc và đặc điểm khác nhau đã được phát triển tại CENPARMI để nhận diện các từ tháng. Trong bài báo này, một phương pháp kết hợp với topo có điều kiện hiệu quả được trình bày, và các quy tắc kết hợp phổ biến nhất bao gồm Bầu, Tổng và Tích đã được thử nghiệm. Một quy tắc Tích đã được sửa đổi mới cũng được đề xuất, và quy tắc này đã đạt được tỷ lệ nhận diện tốt nhất là 85,36% khi được thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu séc ngân hàng Canada tiêu chuẩn trong thực tế.
Từ khóa
#Nhận diện chữ viết tay #Mô hình Markov ẩn #Cơ sở dữ liệu #Viết #Định hình #Phân đoạn hình ảnh #toán học #Giáo dục kỹ thuật hệ thống #Perceptron nhiều lớp #Bỏ phiếuTài liệu tham khảo
kim, 2000, A methodology of combining hmm and mlp classifiers for cursive word recognition, Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition, 2, 319, 10.1109/ICPR.2000.906077
10.1142/3556
10.1109/ICPR.2000.906040
10.1002/(SICI)1098-1098(199624)7:4<392::AID-IMA14>3.3.CO;2-F
10.1109/ICDAR.2001.953930
10.1109/34.667881
kim, 2000, Hybrid schemes of homogeneous and heterogeneous classifiers for cursive word recognition, Proc 8th IWFHR, 433
xu, 2001, A knowledge-based segmentation system for handwritten dates on bank cheques, Proc 6th Int Conf Document Analysis Recognition, 384