Improving Word Spotting System Performance using Ensemble Classifier Combination Methods
Notice bibliographique
Résumé
The effective retrieval of information from scanned handwritten documents is becoming essential with the increasing amounts of digitized documents. Therefore, developing efficient means of analyzing and recognizing these documents is of significant interest. Among these methods is word spotting, which has recently become an active research area. Different ensemble classifiers have been successfully proposed to improve the performance of a pattern recognition or a word spotting system. In this paper, we propose an enhanced internal structure of the Arabic handwritten word spotting hierarchical classifier. In addition, we propose two ensemble classifier combination methods to improve the performance of closed lexicon word spotting systems. These methods are, 1) the improved score word matching method, and 2) score evaluation method. Both methods calculate a new score by utilizing the confidence values (scores) given by the combined classifiers. Support Vector Machines (SVM) and Regularized Discriminant Analysis (RDA) have been utilized to implement the proposed ensemble classifier. The proposed methods have been tested using the CENPARMI Arabic handwritten documents database, and the results show that combining classifiers has a significant improvement on word spotting systems. The precision rate increased by 4% and 17% respectively, when the improved score matching method and the score evaluation method have been used.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».