Selection of an Optimal Set of Features for Bengali Character Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Feature extraction is an essential step of Optical Character Recognition. Accurate and distinguishable feature plays a significant role to leverage the performance of a classifier. The complexity level of feature identification algorithm differs for alphabet sets of different languages. Apart from generic algorithms to find features of different alphabet sets, these algorithms take care of individual characteristic common for a particular alphabet set. Dominant features of one alphabet set might completely differ from that of another set. Since there always remains the chance that inaccurate features may cause inefficient recognition, special attention should be given to identify the set of optimal features of a character set. Bengali characters also have some specific issues apart from the existing issues of other character sets. For example, there are about 300 basic, modified, and compound character shapes in the script, the characters in a word are topologically connected, and Bengali is an inflectional language. Literature survey shows that several authors have used different features and classification algorithms. The authors have extensively reviewed all these feature sets. In order to identify an optimal feature set, variability analysis has been proposed here. They focus on the specific peculiarities of Bengali alphabet sets, its different usage as vowel and consonant signs, compound, complex, and touching characters. The authors also took care to generate easily computable features that take less time for generation. However, more attention needs to be given in order to choose an efficient classifier.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».