Automatic segmentation and recognition of unconstrained handwritten numeral strings
Notice bibliographique
Résumé
Segmentation and recognition of handwritten numeral strings is a very interesting and challenging problem in pattern recognition. It also has a lot of important applications such as: postal code recognition, bank check processing; tax form reading, etc. In this thesis, a new system for the segmentation and recognition of unconstrained handwritten numeral strings is proposed. The system uses a combination of foreground and background features for the segmentation of touching numerals in strings. The method introduces new algorithms for the traversal of top and bottom foreground and background skeletons, and top and bottom contours of numerals. Then; it tries to locate all feature points on these skeletons and contours and alternatively match feature points from top to bottom (or bottom to top) of the images to build all possible candidate segmentation paths (so-called segmentation hypotheses). A novel genetic representation scheme is utilized in order to represent the space of all possible segmentation hypotheses. In order to improve searching and evolution of segmentation hypotheses and facilitate finding the ones with the highest confidence values of segmentation and recognition, this genetic framework utilizes contextual knowledge extracted from string images. A novel evaluation scheme based on segmentation and recognition scores is introduced in order to improve the evaluation of segmentation hypotheses and to enhance the outlier resistance of the system. In order to improve stability and plasticity of our system in the learning and recognition of numerals, a new algorithm for clustering of handwritten digits based on their shapes is proposed. Also, in order to improve the searching power of our system and its convergence, a new evolutionary algorithm based on genetic particle swarm optimization (GBPSO) is proposed. Numerous experiments using images from well known databases of handwritten numeral strings such as CENPARMI, NIST NSTRING SD19, and our newly created databases of Farsi/Arabic numerals have been conducted in order to evaluate the performance of the proposed method. Experiments have shown that proper use of contextual knowledge in segmentation; evaluation and search greatly improves the overall performance of the system. This system shows superior results compared with those reported in the literature.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».