An Efficient Hidden Markov Model for Offline Handwritten Numeral Recognition

Traditionally, the performance of ocr algorithms and systems is based on the recognition of isolated characters. When a system classifies an individual character, its output is typically a character label or a reject marker that corresponds to an unrecognized character. By comparing output labels with the correct labels, the number of correct recognition, substitution errors misrecognized characters, and rejects unrecognized characters are determined. Nowadays, although recognition of printed isolated characters is performed with high accuracy, recognition of handwritten characters still remains an open problem in the research arena. The ability to identify machine printed characters in an automated or a semi automated manner has obvious applications in numerous fields. Since creating an algorithm with a one hundred percent correct recognition rate is quite probably impossible in our world of noise and different font styles, it is important to design character recognition algorithms with these failures in mind so that when mistakes are inevitably made, they will at least be understandable and predictable to the person working with theComment: 6pages, 5 figure

Optimisation d'ensembles de classifieurs non paramétriques avec apprentissage par représentation partielle de l'information

L'un des défis de la reconnaissance de formes (RF) est de concevoir des systèmes à la fois simples (peu de paramètres, faible coût de calcul) et performants (haut taux de reconnaissance). Il est démontré que les ensembles de classifieurs (EoC) peuvent permettre d'obtenir de meilleures performances qu'un classifieur unique, d'où la recherche d'un compromis entre simplicité et performance. L'utilisation de classifieurs non paramétriques de type k-NN ayant une représentation partielle de l'information favorise toutefois la simplicité d'un système de RF. Dans le présent travail, nous avons utilisé un tel ensemble de k-NN pour vérifier s'il était possible de concevoir des EoC par sélection de classifieurs pour améliorer la simplicité tout en augmentant la performance du système. L'utilisation d'un algorithme d'optimisation pouvant explorer de grands espaces mal définis est nécessaire pour atteindre cet objectif. Afin d'aider la recherche, différentes mesures de «diversité» sont proposées dans la littérature. Nous avons tenté d'optimiser un EoC à l'aide de différentes méthodes de recherche et avons testé l'effet de la maximisation conjointe de la performance avec un échantillon des mesures de diversité les plus populaires. Toutes les expériences ont été répétées 30 fois de façon à pouvoir comparer, à l'aide de tests statistiques, les différentes approches évaluées. Nous avons découvert que la maximisation conjointe de la simplicité et de la performance était la meilleure façon de créer un ensemble optimisant ces deux objectifs. Par contre, pour générer des ensembles ayant une performance maximale, l'utilisation d'un algorithme de recherche à un seul objectif est préférable. Contrairement à nos attentes, il n'a pas été possible de démontrer un avantage significatif à l'utilisation d'une mesure de diversité comme critère d'optimisation. À notre connaissance, c'était la première fois qu'était étudiée de manière exhaustive la façon de faire de la sélection de classifieurs de type k-NN basés sur le paradigme des sous-espaces aléatoires. L'application systématique de tests statistiques pour valider les résultats des stratégies de sélection de classifieurs a été rendue possible grâce à l'utilisation d'une grappe d'ordinateurs et à la création de base de données de votes précalculés. Cette validation statistique est rarement mise en oeuvre dans le domaine

Unsupervised Feature Selection for Ensemble of Classifiers

In this paper we discuss a strategy to create ensemble of classifiers based on unsupervised features selection. It takes into account a hierarchical multi-objective genetic algorithm that generates a set of classifiers by performing feature selection and then combines them to provide a set of powerful ensembles. The proposed method is evaluated in the context of handwritten month word recognition, using three different feature sets and Hidden Markov Models as classifiers. Comprehensive experiments demonstrates the effectiveness of the proposed strategy