Phân đoạn và nhận dạng ngày tháng viết tay

M. Morita1, R. Sabourin2,1, F. Bortolozzi2, C.Y. Suen3
1Ecole de Technologie Supérieure, Montreal, Canada
2Pontifícia Universidade Católica Do Paraná, Curitiba, Brazil
3Centre for Pattern Recognition and Machine Intelligence, Montreal, Canada

Tóm tắt

Bài báo trình bày một hệ thống HMM-MLP hỗn hợp để nhận dạng các hình ảnh ngày tháng phức tạp được viết trên séc ngân hàng Brazil. Hệ thống trước tiên thực hiện phân đoạn một cách ngầm định hình ảnh ngày tháng thành các trường con thông qua quá trình nhận dạng dựa trên phương pháp dựa trên HMM. Sau đó, ba trường con bắt buộc của ngày tháng được hệ thống xử lý (ngày, tháng và năm). Một phương pháp mạng nơ-ron đã được áp dụng để làm việc với các chuỗi chữ số và một chiến lược Markov để nhận dạng và xác thực các từ. Chúng tôi cũng giới thiệu khái niệm về meta-class của các chữ số, được sử dụng để giảm kích thước từ điển của ngày và năm và cải thiện độ chính xác của việc phân đoạn và nhận dạng chúng. Các thí nghiệm cho thấy những kết quả thú vị về việc nhận dạng ngày tháng.

Từ khóa

#Handwriting recognition #Image segmentation #Hidden Markov models #Image recognition #Pattern recognition #Cities and towns #Machine intelligence #Character recognition #Text recognition #Image analysis

Tài liệu tham khảo

10.1109/ICDAR.2001.953819 10.1109/ICDAR.2001.953930 10.1142/S0218001401000848 yacoubi, 1999, Off-line handwritten word recognition using hidden markov models, L Jain and B Lazzerini Editors Knowledge Techniques in Character Recognition 10.1109/ICDAR.1993.395667 10.1016/S0167-8655(99)00098-7 10.1016/S0031-3203(00)00176-X