Распознавание слитных рукописных слов с помощью нечетких глирафов
Аннотация
Рассмотрен метод распознавания слитного рукописного текста, основанный на понятии глирафа — конструкции, объединяющей свойства графа и линейчатого рисунка. По исходному изображению рукописного слова построен модифицированный глираф как совокупность линий толщиной в одну точку, называемых плетями. Глирафу противопоставлен опорный граф, вершинами которого являются концевые точки плетей и узловые точки, в которых сходится несколько плетей, а ребрами являются сами плети. Нечеткий глираф — это глираф с нечетким опорным графом. Он формируется во время обучения. Описаны процедуры построения нечеткого глирафа и сравнения опорных графов. Предложен вариант распознавания слитных рукописных слов как взаимодействие двух процессов — объединения определенных множеств плетей в группу и идентификации сформированных групп как некоторых символов. Процесс объединения плетей в группу представляет собой выделение некоторого подглирафа в исходном глирафе, а идентификация символа — это определение сходства выделенного подглирафа и библиотечных глирафов, представляющих символы. Разбиение слова на подглирафы — задача неоднозначная, здесь возможны различные варианты, поэтому результатом данного этапа является граф символов слова —ориентированный граф без циклов, ребра которого соответствуют символам. Каждый путь в этом графе от начальной до конечной вершины представляет собой один из возможных вариантов распознавания данного слова. Идентификация выполняется в несколько шагов. На первом шаге отыскиваются эталонные глирафы, нечеткие опорные графы которых сходны с опорным графом идентифицируемого глирафа, и определяется степень сходства опорных графов. На втором шаге производится сравнение плетей найденных эталонных глирафов с соответствующими плетями идентифицируемого глирафа. При этом вычисляются коэффициенты схожести соответствующих плетей и общий коэффициент схожести глирафов. На третьем шаге выбирается эталонный глираф, наиболее схожий с идентифицируемым глирафом, и сопоставляется символ этого эталонного глирафа.
Литература
2. Xue H., Govindaraju V. Hidden Markov Models Combining Discrete Symbols and Continuous Attributes in Handwriting Recognition // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2006. V. 28. No. 3. Pp. 458—462.
3. Chichang J., Hang-Chang L. Handwritten Numeral Recognition Based on Simplified Structural Classification and Fuzzy Membershios // Expert System Appl. 2009. V. 36. No. 9. Pp. 11858—11863.
4. Qiao Y., Nishiara M., Yasuhara M. A Framework Toward Restoration of Writing Order From Single-Stroked Handwriting Image // IEEE Trans. Pattern Analysis And Machine Intelligence. 2006. V. 28. No. 11. Pp. 1724—1737.
5. Ghosh M., Ghosh R. A Fully Automated Offline Handwriting Recognition System Incorporating Rule Based Neural Network Validated Segmentation and Hybrid Neural Network Classifier // Intern. J. Pattern Recognition and Artificial Intelligence. 2004. V. 18. No. 7. Pp. 1267—1283.
6. Астахова И.Ф., Мищенко В.А., Краснояров А.В. Алгоритм обучения нечеткой нейронной сети Ванга – Менделя для распознавания рукопечатных символов в работе почтовой службы // Вестник ВГУ. Сер.«Системный анализ и информационные технологии». 2011. № 2. С. 144—148.
7. Князев А.В. Об одном подходе к распознаванию рукописных слов // Вестник МЭИ. 2010. № 5. С. 124—128.
8. Князев А.В. Распознавание слитных рукописных слов с помощью модифицированных глирафов // Вестник МЭИ. 2016. № 1. C. 39—43.
---
Для цитирования: Князев А.В. Распознавание слитных рукописных слов с помощью нечетких глирафов // Вестник МЭИ. 2017. № 5. С. 117—120. DOI: 10.24160/1993-6982-2017-5-117-120.
#
1. Artieres Th., Marucatat S. Online Handwritten Shape Recognition Using Segmental Hidden Markov Models. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2007;29;2:205—217.
2. Xue H., Govindaraju V. Hidden Markov Models Combining Discrete Symbols and Continuous Attributes in Handwriting Recognition. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2006;28;3:458—462.
3. Chichang J., Hang-Chang L. Handwritten Numeral Recognition Based on Simplified Structural Classification and Fuzzy Membershios. Expert System Appl. 2009;36;9:11858—11863.
4. Qiao Y., Nishiara M., Yasuhara M. A Framework Toward Restoration of Writing Order From Single-Stroked Handwriting Image. IEEE Trans. Pattern Analysis And Machine Intelligence. 2006;28;11:1724—1737.
5. Ghosh M., Ghosh R. A Fully Automated Offline Handwriting Recognition System Incorporating Rule Based Neural Network Validated Segmentation and Hybrid Neural Network Classifier. Intern. J. Pattern Recognition and Artificial Intelligence. 2004;18;7:1267—1283.
6. Astahova I.F., Mishchenko V.A., Krasnoyarov A.V. Algoritm Obucheniya Nechetkoy Neyronnoy Seti Van- ga – Mendelya dlya Raspoznavaniya Rukopechatnyh Simvolov v Rabote Pochtovoy Sluzhby. Vestnik VGU. Ser. «Sistemnyy Analiz i Informatsionnye Tekhnologii». 2011;2:144—148.
7. KnyazevA.V. Ob Odnom Podhode k Raspoznavaniyu Rukopisnyh Slov. Vestnik MPEI. 2010;5:124—128.
8. Knyazev A.V. Raspoznavanie Slitnyh Rukopisnyh Slov s Pomoshch'yu Modifitsirovannyh Glirafov. Vestnik MPEI. 2016;1:39—43.
---
For citation: Knyazev A.V. Recognition of Joined-up Handwritten Words by Means of Fuzzy Glyraphs. MPEI Vestnik. 2017;5: 117—120. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2017-5-117-120.