Word Extraction Associated with a Confidence Index for On-Line Handwritten Sentence Recognition

International audienceThis paper presents an extension of our on-line sentence recognition system by integrating an automatic word extraction mechanism. Our word extraction task is based on the characterization of inter-stroke gaps, combined to a rejection strategy to evaluate the reliability of the gap classification results. A reconsideration mechanism then used this confidence index to create additional extracted word hypotheses by further controlling the complexity of the recognition task. Different metrics are used to evaluate the impact of this whole word extraction task on the recognition performance, on a set of 395 English sentences

Methoden der lexikalischen Nachkorrektur OCR-erfasster Dokumente

Das maschinelle Lesen, d. h. die Umwandlung gedruckter Dokumente via Pixelrepräsentation in eine Symbolfolgen, erfolgt mit heute verfügbaren, kommerziellen OCR-Engines für viele Dokumentklassen fast schon fehlerfrei. Trotzdem gilt für die meisten OCR-Anwendungen die Devise, je weniger Fehler, desto besser. Beispielsweise kann ein falsch erkannter Name innerhalb eines Geschäftsbriefes in einem automatisierten System zur Eingangsspostverteilung unnötige Kosten durch Fehlzuordnungen o.ä. verursachen. Eine lexikalische Nachkorrektur hilft, verbleibende Fehler von OCR-Engines aufzuspüren, zu korrigieren oder auch mit einer interaktiven Korrektur zu beseitigen. Neben einer Realisierung als nachgelagerte, externe Komponente, kann eine lexikalische Nachkorrektur auch direkt in eine OCR-Engine integriert werden. Meinen Beitrag zur lexikalischen Nachkorrektur habe ich in zehn Thesen untergliedert: These T1: Für eine Nachkorrektur von OCR-gelesenen Fachtexten können Lexika, die aus thematisch verwandten Web-Dokumenten stammen, gewinnbringend eingesetzt werden. These T2: Das Vokabular eines Fachtexts wird von großen Standardlexika unzureichend abgedeckt. Durch Textextraktion aus thematisch verwandten Web-Dokumenten lassen sich Lexika mit einer höheren Abdeckungsrate gewinnen. Zudem spiegeln die Frequenzinformationen aus diesen Web-Dokumenten die des Fachtexts besser wider als Frequenzinformationen aus Standardkorpora. These T3: Automatisierte Anfragen an Suchmaschinen bieten einen geeigneten Zugang zu den einschlägigen Web-Dokumenten eines Fachgebiets. These T4: Eine feingliedrige Fehlerklassifikation erlaubt die Lokalisierung der beiden Hauptfehlerquellen der webgestützten Nachkorrektur: • falsche Freunde, d. h. Fehler, die unentdeckt bleiben, da sie lexikalisch sind • unglückliche Korrekturen hin zu Orthographie- oder Flexions-Varianten These T5: Falsche Freunde werden durch eine Kombination mehrerer OCR-Engines deutlich vermindert. These T6: Mit einfachen Heuristiken wird ein unglücklicher Variantenaustausch der Nachkorrekturkomponente vermieden. These T7: Mit einer Vereinheitlichung zu Scores lassen sich diverse OCR-Nachkorrekturhilfen wie etwa Wort-Abstandsmaße, Frequenz- und Kontextinformationen kombinieren und zur Kandidaten- sowie Grenzbestimmung einsetzen. These T8: OCR-Nachkorrektur ist ein multidimensionales Parameteroptimierungsproblem, wie z. B. Auswahl der Scores, deren Kombination und Gewichtung, Grenzbestimmung oder Lexikonauswahl. Eine graphische Oberfläche eignet sich für eine Untersuchung der Parameter und deren Adjustierung auf Trainingsdaten. These T9: Die Software zur Parameteroptimierung der Nachkorrektur der Resultate einer OCR-Engine kann für die Kombination mehrerer OCR-Engines wiederverwendet werden, indem die Einzelresultate der Engines wieder zu Scores vereinheitlicht werden. These T10: Eine Wort-zu-Wort-Alignierung, wie sie für die Groundtruth-Erstellung und die Kombination von OCR-Engines notwendig ist, kann durch eine Verallgemeinerung des Levenshtein-Abstands auf Wortebene effizient realisiert werden

Lexical Post-Processing Optimization for Handwritten Word Recognition

This paper presents a lexical post-processing optimization for handwritten word recognition. The aim of this work is to explore the combination of different lexical postprocessing approaches in order to optimize the recognition rate, the recognition time and memory requirements. The present method focuses on the following tasks: a lexicon organization with word filtering, based on holistic word features to deal with large vocabulary (creation of static sublexicon compressed in a trie structure); a dedicated string matching algorithm for on-line handwriting (to compensate the recognition and the segmentation errors); and a specific exploration strategy of the results provided by the analytical word recognition process