Processing of numerical check amounts. A segmentation-based approach

We present an automatic recognition system applied to handwritten numeral chec k amounts which is based on a segmentation–by–recognition probabilistic model . This system is descrided from the amount field localization on the document image to the generation ofhypotheses. An explicit segmentation algorithm determines potential cuts between characters and provides a spatial representation ofsegmented components . The best path for the segmentation is determined by the combinatio n of recognition scores, of segmentation likelihoods and of a priori probabilities of amounts. Training is done through a bootstrapping technique, which significantly improves the performances of the different algorithms . It also allows the use of a reject class at the recognition step . The robustness of the system was assessed on a database of 10,000 real cheques images.Nous présentons un système de lecture automatique des montants numériques des chèques dont le principe repose sur une technique de segmentation des caractères validée par la reconnaissance. Ce système est décrit depuis la phase de localisation du champ montant sur le document numérisé, jusqu'à la génération de la liste des hypothèses de montant. La segmentation, de type explicite, permet de déterminer des zones de coupure potentielles entre caractères et fournit une représentation spatiale des composantes segmentées. Le meilleur chemin de segmentation du montant est déterminé par la combinaison des scores de reconnaissance des caractères, de la vraisemblance de la segmentation et de la probabilité d'apparition de ce montant. Un apprentissage est effectué à partir d'un algorithme d'étiquetage automatique qui améliore nettement les performances des différents modules et a également permis l'intégration d'une classe rejet au niveau du module de reconnaissance. Afin de pouvoir quantifier la robustesse de ce système, nous avons mesuré ses performances à partir d'une base de 10 000 images de montants de chèques réels

A NEW APPROACH TO SEGMENT HANDWRITTEN DIGITS

Microsoft, Motorola, Siemens, Hitachi, IAPR, NICI, IUF This article presents a new segmentation approach applied to unconstrained handwritten digits. The novelty of the proposed algorithm is based on the combination of two types of structural features in order to provide the best segmentation path between connected entities. In this article, we first present the features used to generate our basic segmentation points. Then, we define our segmentation paths depending on the encountered configurations with only few heuristic rules. Finally, we evaluate the output of our segmentation by using a combination of classifiers.