Modified k-mean clustering method of HMM states for initialization of Baum-Welch training algorithm

International audienceHidden Markov models are widely used for recognition algorithms (speech, writing, gesture, ...). In this paper, a classical set of models is considered: state space of hid- den variable is discrete and observation probabilities are modeled as Gaussian distributions. The models parame- ters are generally estimated with training sequences and the Baum-Welch algorithm, i.e. an expectation maxi- mization algorithm. However this kind of algorithm is well known to be sensitive to its initialization point. The problem of this initialization point choice is addressed in this paper: a model with a very large number of states which describe training sequences with accuracy is first constructed. The number of states is then reduced using a k-mean algorithm on the state. This algorithm is com- pared to other methods based on a k-mean algorithm on the data with numerical simulations

Arabic Text Recognition and Machine Translation

[EN] Research on Arabic Handwritten Text Recognition (HTR) and Arabic-English Machine Translation (MT) has been usually approached as two independent areas of study. However, the idea of creating one system that combines both areas together, in order to generate English translation out of images containing Arabic text, is still a very challenging task. This process can be interpreted as the translation of Arabic images. In this thesis, we propose a system that recognizes Arabic handwritten text images, and translates the recognized text into English. This system is built from the combination of an HTR system and an MT system. Regarding the HTR system, our work focuses on the use of Bernoulli Hidden Markov Models (BHMMs). BHMMs had proven to work very well with Latin script. Indeed, empirical results based on it were reported on well-known corpora, such as IAM and RIMES. In this thesis, these results are extended to Arabic script, in particular, to the well-known IfN/ENIT and NIST OpenHaRT databases for Arabic handwritten text. The need for transcribing Arabic text is not only limited to handwritten text, but also to printed text. Arabic printed text might be considered as a simple form of handwritten text version. Thus, for this kind of text, we also propose Bernoulli HMMs. In addition, we propose to compare BHMMs with state-of-the-art technology based on neural networks. A key idea that has proven to be very effective in this application of Bernoulli HMMs is the use of a sliding window of adequate width for feature extraction. This idea has allowed us to obtain very competitive results in the recognition of both Arabic handwriting and printed text. Indeed, a system based on it ranked first at the ICDAR 2011 Arabic recognition competition on the Arabic Printed Text Image (APTI) database. Moreover, this idea has been refined by using repositioning techniques for extracted windows, leading to further improvements in Arabic text recognition. In the case of handwritten text, this refinement improved our system which ranked first at the ICFHR 2010 Arabic handwriting recognition competition on IfN/ENIT. In the case of printed text, this refinement led to an improved system which ranked second at the ICDAR 2013 Competition on Multi-font and Multi-size Digitally Represented Arabic Text on APTI. Furthermore, this refinement was used with neural networks-based technology, which led to state-of-the-art results. For machine translation, the system was based on the combination of three state-of-the-art statistical models: the standard phrase-based models, the hierarchical phrase-based models, and the N-gram phrase-based models. This combination was done using the Recognizer Output Voting Error Reduction (ROVER) method. Finally, we propose three methods of combining HTR and MT to develop an Arabic image translation system. The system was evaluated on the NIST OpenHaRT database, where competitive results were obtained.[ES] El reconocimiento de texto manuscrito (HTR) en árabe y la traducción automática (MT) del árabe al inglés se han tratado habitualmente como dos áreas de estudio independientes. De hecho, la idea de crear un sistema que combine las dos áreas, que directamente genere texto en inglés a partir de imágenes que contienen texto en árabe, sigue siendo una tarea difícil. Este proceso se puede interpretar como la traducción de imágenes de texto en árabe. En esta tesis, se propone un sistema que reconoce las imágenes de texto manuscrito en árabe, y que traduce el texto reconocido al inglés. Este sistema está construido a partir de la combinación de un sistema HTR y un sistema MT. En cuanto al sistema HTR, nuestro trabajo se enfoca en el uso de los Bernoulli Hidden Markov Models (BHMMs). Los modelos BHMMs ya han sido probados anteriormente en tareas con alfabeto latino obteniendo buenos resultados. De hecho, existen resultados empíricos publicados usando corpus conocidos, tales como IAM o RIMES. En esta tesis, estos resultados se han extendido al texto manuscrito en árabe, en particular, a las bases de datos IfN/ENIT y NIST OpenHaRT. En aplicaciones reales, la transcripción del texto en árabe no se limita únicamente al texto manuscrito, sino también al texto impreso. El texto impreso se puede interpretar como una forma simplificada de texto manuscrito. Por lo tanto, para este tipo de texto, también proponemos el uso de modelos BHMMs. Además, estos modelos se han comparado con tecnología del estado del arte basada en redes neuronales. Una idea clave que ha demostrado ser muy eficaz en la aplicación de modelos BHMMs es el uso de una ventana deslizante (sliding window) de anchura adecuada durante la extracción de características. Esta idea ha permitido obtener resultados muy competitivos tanto en el reconocimiento de texto manuscrito en árabe como en el de texto impreso. De hecho, un sistema basado en este tipo de extracción de características quedó en la primera posición en el concurso ICDAR 2011 Arabic recognition competition usando la base de datos Arabic Printed Text Image (APTI). Además, esta idea se ha perfeccionado mediante el uso de técnicas de reposicionamiento aplicadas a las ventanas extraídas, dando lugar a nuevas mejoras en el reconocimiento de texto árabe. En el caso de texto manuscrito, este refinamiento ha conseguido mejorar el sistema que ocupó el primer lugar en el concurso ICFHR 2010 Arabic handwriting recognition competition usando IfN/ENIT. En el caso del texto impreso, este refinamiento condujo a un sistema mejor que ocupó el segundo lugar en el concurso ICDAR 2013 Competition on Multi-font and Multi-size Digitally Represented Arabic Text en el que se usaba APTI. Por otro lado, esta técnica se ha evaluado también en tecnología basada en redes neuronales, lo que ha llevado a resultados del estado del arte. Respecto a la traducción automática, el sistema se ha basado en la combinación de tres tipos de modelos estadísticos del estado del arte: los modelos standard phrase-based, los modelos hierarchical phrase-based y los modelos N-gram phrase-based. Esta combinación se hizo utilizando el método Recognizer Output Voting Error Reduction (ROVER). Por último, se han propuesto tres métodos para combinar los sistemas HTR y MT con el fin de desarrollar un sistema de traducción de imágenes de texto árabe a inglés. El sistema se ha evaluado sobre la base de datos NIST OpenHaRT, donde se han obtenido resultados competitivos.[CA] El reconeixement de text manuscrit (HTR) en àrab i la traducció automàtica (MT) de l'àrab a l'anglès s'han tractat habitualment com dues àrees d'estudi independents. De fet, la idea de crear un sistema que combine les dues àrees, que directament genere text en anglès a partir d'imatges que contenen text en àrab, continua sent una tasca difícil. Aquest procés es pot interpretar com la traducció d'imatges de text en àrab. En aquesta tesi, es proposa un sistema que reconeix les imatges de text manuscrit en àrab, i que tradueix el text reconegut a l'anglès. Aquest sistema està construït a partir de la combinació d'un sistema HTR i d'un sistema MT. Pel que fa al sistema HTR, el nostre treball s'enfoca en l'ús dels Bernoulli Hidden Markov Models (BHMMs). Els models BHMMs ja han estat provats anteriorment en tasques amb alfabet llatí obtenint bons resultats. De fet, existeixen resultats empírics publicats emprant corpus coneguts, tals com IAM o RIMES. En aquesta tesi, aquests resultats s'han estès a la escriptura manuscrita en àrab, en particular, a les bases de dades IfN/ENIT i NIST OpenHaRT. En aplicacions reals, la transcripció de text en àrab no es limita únicament al text manuscrit, sinó també al text imprès. El text imprès es pot interpretar com una forma simplificada de text manuscrit. Per tant, per a aquest tipus de text, també proposem l'ús de models BHMMs. A més a més, aquests models s'han comparat amb tecnologia de l'estat de l'art basada en xarxes neuronals. Una idea clau que ha demostrat ser molt eficaç en l'aplicació de models BHMMs és l'ús d'una finestra lliscant (sliding window) d'amplària adequada durant l'extracció de característiques. Aquesta idea ha permès obtenir resultats molt competitius tant en el reconeixement de text àrab manuscrit com en el de text imprès. De fet, un sistema basat en aquest tipus d'extracció de característiques va quedar en primera posició en el concurs ICDAR 2011 Arabic recognition competition emprant la base de dades Arabic Printed Text Image (APTI). A més a més, aquesta idea s'ha perfeccionat mitjançant l'ús de tècniques de reposicionament aplicades a les finestres extretes, donant lloc a noves millores en el reconeixement de text en àrab. En el cas de text manuscrit, aquest refinament ha aconseguit millorar el sistema que va ocupar el primer lloc en el concurs ICFHR 2010 Arabic handwriting recognition competition usant IfN/ENIT. En el cas del text imprès, aquest refinament va conduir a un sistema millor que va ocupar el segon lloc en el concurs ICDAR 2013 Competition on Multi-font and Multi-size Digitally Represented Arabic Text en el qual s'usava APTI. D'altra banda, aquesta tècnica s'ha avaluat també en tecnologia basada en xarxes neuronals, el que ha portat a resultats de l'estat de l'art. Respecte a la traducció automàtica, el sistema s'ha basat en la combinació de tres tipus de models estadístics de l'estat de l'art: els models standard phrase-based, els models hierarchical phrase-based i els models N-gram phrase-based. Aquesta combinació es va fer utilitzant el mètode Recognizer Output Voting Errada Reduction (ROVER). Finalment, s'han proposat tres mètodes per combinar els sistemes HTR i MT amb la finalitat de desenvolupar un sistema de traducció d'imatges de text àrab a anglès. El sistema s'ha avaluat sobre la base de dades NIST OpenHaRT, on s'han obtingut resultats competitius.Alkhoury, I. (2015). Arabic Text Recognition and Machine Translation [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/53029TESI

Hand gesture recognition using discrete wavelet transform and hidden Markov models

Gesture recognition based on computer-vision is an important part of human-computer interaction. But it lacks in several points, that was image brightness, recognition time, and accuracy. Because of that goal of this research was to create a hand gesture recognition system that had good performances using discrete wavelet transform and hidden Markov models. The first process was pre-processing, which done by resizing the image to 128x128 pixels and then segmented the skin color. The second process was feature extraction using the discrete wavelet transform. The result was the feature value in the form of a feature vector from the image. The last process was gesture classification using hidden Markov models to calculate the highest probability of feature matrix which had obtained from the feature extraction process. The result of the system had 72% of accuracy using 150 training and 100 test data images that consist five gestures. The newness thing found in this experiment were the effect of acquisition and pre-processing. The accuracy had been escalated by 14% compared to Sebastien’s dataset at 58%. The increment effect propped by brightness and contrast value

Text Line Segmentation of Historical Documents: a Survey

There is a huge amount of historical documents in libraries and in various National Archives that have not been exploited electronically. Although automatic reading of complete pages remains, in most cases, a long-term objective, tasks such as word spotting, text/image alignment, authentication and extraction of specific fields are in use today. For all these tasks, a major step is document segmentation into text lines. Because of the low quality and the complexity of these documents (background noise, artifacts due to aging, interfering lines),automatic text line segmentation remains an open research field. The objective of this paper is to present a survey of existing methods, developed during the last decade, and dedicated to documents of historical interest.Comment: 25 pages, submitted version, To appear in International Journal on Document Analysis and Recognition, On line version available at http://www.springerlink.com/content/k2813176280456k3