Распознавание слитных рукописных слов с помощью модифицированных глирафов
Ключевые слова:
распознавание, рукописный текст, глираф
Аннотация
Рассмотрен метод распознавания слитного рукописного текста, основанный на понятии глирафа — конструкции, объединяющей свойства графа и линейчатого рисунка. Предложены процедуры построения модифицированного глирафа и распознавания слитных рукописных слов. Определена мера схожести глирафов.
Литература
1. 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. N 7. P. 1267 — 1283.
2. Астахова И.Ф., Мищенко В.А., Краснояров А.В. Алгоритм обучения нечёткой 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.
3. Куссуль Э.М., Касаткина Л.М., Байдык Т.Н., Лукович В.В. Нейросетевые технологии распознавания рукописных текстов // Управляющие системы и машины. 2001. № 2. С. 64 — 83.
4. Artieres Thierry, Marucatat Sanparith. Online handwritten shape recognition using segmental hidden Markov models. // IEEE Trans. pattern analysis and machine intelligence. 2007. V. 29. N 2. P. 205 — 217.
5. 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. N 3. P. 458 — 462.
6. Gunter S., Bunke H. HMM-based handwritten word recognition: on the optimization of the number of states , training iterations and Gaussian components. // Pattern recognition. 2004. V. 37. N 10. P. 2069 — 2079.
7. Jou Chichang, Lee Hang-Chang. Handwritten numeral recognition based on simplified structural classification and fuzzy membershios // Expert System Appl. 2009. V. 36. N 9. P. 11858 — 11863.
8. 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. N 11. P. 1724 — 1737.
9. Князев А.В. Методы распознавания рукописных слов // Вестник МЭИ. 2012. № 6. С. 192 — 197.
10. Freeman H. On the encoding of arbitrary geometric configuration // IEEE Trans. electronic computers. 1961. V. 10. P. 260 — 268.
2. Астахова И.Ф., Мищенко В.А., Краснояров А.В. Алгоритм обучения нечёткой 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.
3. Куссуль Э.М., Касаткина Л.М., Байдык Т.Н., Лукович В.В. Нейросетевые технологии распознавания рукописных текстов // Управляющие системы и машины. 2001. № 2. С. 64 — 83.
4. Artieres Thierry, Marucatat Sanparith. Online handwritten shape recognition using segmental hidden Markov models. // IEEE Trans. pattern analysis and machine intelligence. 2007. V. 29. N 2. P. 205 — 217.
5. 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. N 3. P. 458 — 462.
6. Gunter S., Bunke H. HMM-based handwritten word recognition: on the optimization of the number of states , training iterations and Gaussian components. // Pattern recognition. 2004. V. 37. N 10. P. 2069 — 2079.
7. Jou Chichang, Lee Hang-Chang. Handwritten numeral recognition based on simplified structural classification and fuzzy membershios // Expert System Appl. 2009. V. 36. N 9. P. 11858 — 11863.
8. 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. N 11. P. 1724 — 1737.
9. Князев А.В. Методы распознавания рукописных слов // Вестник МЭИ. 2012. № 6. С. 192 — 197.
10. Freeman H. On the encoding of arbitrary geometric configuration // IEEE Trans. electronic computers. 1961. V. 10. P. 260 — 268.
Опубликован
2018-11-30
Выпуск
Раздел
Информатика, вычислительная техника и управление (05.13.00)
