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A generic approach for desining on-line handwritten shapes recognizers
This paper presents a generic approach for designing on-line handwritten shapes recognizers. Our approach allows
designing very different recognition engines that correspond to various needs in pen-based interfaces. In particular, it
allows dealing with a wide class of symbols and characters. We present in detail our system and make the link between
our models and more standard statistical models such as Hierarchical Hidden Markov Models and Dynamic Bayesian
Networks. We then evaluate fundamental properties of our approach: learning from scratch any symbol, learning from
very few training sample. We show experimentally that, using our approach, one can learn both a state-of-the-art writerindependent
recognizer for alphanumeric characters, and a writer-dependent recognizer working with any twodimensional
shapes that learns a new symbol with a few training samples and requires very few machines resources.Dans ce papier, nous présentons une approche générique pour le développement de moteurs de
reconnaissance de symboles manuscrits en ligne. Cette approche permet de concevoir des systèmes de
reconnaissance de types très variés correspondant à différents contextes des interfaces stylo, pouvant
notamment fonctionner sur diverses classes de caractères ou symboles. Nous présentons en détail notre
approche et faisons le lien avec d’une part les modèles de Markov hiérarchiques et d’autre part les réseaux
bayésiens dynamiques. Nous évaluons ensuite les propriétés fondamentales de notre approche qui lui
confèrent une grande flexibilité. Puis nous montrons que l’on peut, avec cette approche générique, concevoir
aussi bien des systèmes omni-scripteur rivalisant avec les meilleurs systèmes actuels sur des caractères
alphanumériques usuels, que des systèmes mono-scripteur pour des symboles graphiques quelconques,
nécessitant très peu d’exemples d’apprentissage et peu gourmands en ressources machine
Advances in Character Recognition
This book presents advances in character recognition, and it consists of 12 chapters that cover wide range of topics on different aspects of character recognition. Hopefully, this book will serve as a reference source for academic research, for professionals working in the character recognition field and for all interested in the subject