Use of a Confusion Network to Detect and Correct Errors in an On-Line Handwritten Sentence Recognition System

International audienceIn this paper we investigate the integration of a confusion network into an on-line handwritten sentence recognition system. The word posterior probabilities from the confusion network are used as confidence scored to detect potential errors in the output sentence from the Maximum A Posteriori decoding on a word graph. Dedicated classifiers (here, SVMs) are then trained to correct these errors and combine the word posterior probabilities with other sources of knowledge. A rejection phase is also introduced in the detection process. Experiments on handwritten sentences show a 28.5i% relative reduction of the word error rate

Utilisation de réseaux de confusion pour la reconnaissance de phrases manuscrites en-ligne

National audienceDans cet article, nous nous intéressons à l'intégration d'une représentation des hypothèses de phrases sous forme de réseau de confusion, dans un système de reconnaissance de phrases manuscrites en-ligne. Les probabilités a posteriori des mots, obtenues à partir du réseau de confusion, sont utilisées comme score de confiance afin de détecter d'éventuelles erreurs dans la phrase issue d'un décodage au Maximum A Posteriori sur un graphe de mots. Des classifieurs dédiés (ici, des SVM) sont ensuite appris afin de corriger ces erreurs, en combinant les probabilités a posterio des mots à d'autres sources de connaissance. Une phase de rejet est aussi introduite dans le processus de détection. Des expérimentations menées sur une base de 320 phrases manuscrites montrent une réduction relative du taux d'erreur sur les mots de 31,3%, dans le cas de l'extraction manuelle des mots, et une diminution relative de 60%, lorsque ces mots sont extraits automatiquement

Détection et correction d'erreurs utilisant les probabilités a posteriori dans un système de reconnaissance de phrases manuscrites en-ligne

National audienceDans cet article, nous présentons un système complet de reconnaissance de phrases manuscrites en-ligne. Nous nous intéressons plus particulièrement à la détection d'erreurs potentielles sur les phrases issues d'une reconnaissance avec une approche au Maximum A Posteriori. Les probabilités a posteriori des mots, obtenues à partir d'une représentation sous la forme d'un réseau de confusion, sont ainsi utilisées comme indices de confiance. Des classifieurs dédiés (ici, des SVM) sont ensuite appris afin de corriger ces erreurs, en combinant ces probabilités a posteriori à d'autres sources de connaissance. Un mécanisme de rejet est également introduit afin de distinguer les hypothèses d'erreur qui ne pourront être corrigées par l'approche proposée. Des expérimentations ont été menées sur une base de 425 phrases manuscrites écrites par 17 scripteurs. Elles ont mis en évidence une réduction relative du taux d'erreur sur les mots de 14,6

The Prototyping and Focused Discriminating Strategy for Pattern Recognition and one Instantiation: the MELIDIS System

This paper presents the Prototyping and Focused Discriminating (PFD) strategy for pattern recognition. This strategy takes benefits from the duality between model generation and discrimination. Both collaborate through a focusing mechanism that detects the conflicts between the class models and drive the discrimination. Classifiers based on this collaboration benefit from a set of useful properties. The Mélidis system illustrates this strategy and extends its possibilities, using a fuzzy framework. As shown by experiments, the resulting system provides an interesting compromise between accuracy and compactness. Experiments also demonstrate the interest of the new strategy and of its focusing mechanism

Modélisation du positionnement relatif de tracés manuscrits par morphologie mathématique floue

National audienceNous explorons dans ce papier plusieurs approches basées sur la morphologie mathématique floue pour décrire et modéliser le positionnement relatif de tracés manuscrits. Nous montrons d'abord comment les opérations morphologiques floues permettent de définir une partition du plan qui soit adaptée aux spécificités de ces objets imprécis par nature, tout en rendant bien compte de l'ambigüité de leurs relations spatiales. Ensuite, nous proposons une nouvelle approche pour l'apprentissage automatique de modèles de positionnement spatial basée sur ces opérations morphologiques. Enfin, nous illustrons l'apport de ces méthodes pour la reconnaissance de formes par des expérimentations menées sur une base de gestes d'édition en-ligne

Synthèse de caractères manuscrits en-ligne pour la reconnaissance de l'écriture

National audienceDans de précédents travaux nous avons proposé une stratégie qui permet d'adapter automatiquement un système de reconnaissance de caractères isolés en-ligne au scripteur courant. La difficulté pour améliorer encore la vitesse d'adaptation du système est que très peu de données sont disponibles au début de l'utilisation. Nous explorons donc dans cet article les possibilités d'utiliser la synthèse de caractères en-ligne par déformation d'exemples pour augmenter la quantité disponible de caractères représentatifs du style d'écriture de l'utilisateur. Nous proposons pour cela l'utilisation de déformations dédiées au tracé en-ligne qui permettent des résultats meilleurs que les déformations classiquement utilisées dans le domaine hors-ligne

Generalization Capacity of Handwritten Outlier Symbols Rejection with Neural Network

http://www.suvisoft.comDifferent problems of generalization of outlier rejection exist depending of the context. In this study we firstly define three different problems depending of the outlier availability during the learning phase of the classifier. Then we propose different solutions to reject outliers with two main strategies: add a rejection class to the classifier or delimit its knowledge to better reject what it has not learned. These solutions are compared with ROC curves to recognize handwritten digits and reject handwritten characters. We show that delimiting knowledge of the classifier is important and that using only a partial subset of outliers do not perform a good reject option

Fuzzy relative positioning templates for symbol recognition

International audienceRelative positioning between components of a structured object plays a key role for its interpretation. Fuzzy relative positioning templates are a description framework for 2D handwritten patterns, that is based on positioning models specifically designed for dealing with variability and imprecision of handwriting. In this work, we present fuzzy positioning templates and investigate the idea of recognizing structured handwritten symbols by considering the relative positioning of the components, rather than the shapes of the components themselves or the global shape of the symbol. The templates are automatically trained from data without requiring any prior knowledge. Experiments on a database of on-line symbols prove that this original strategy is a promising approach for interpretation of structured patterns

Reconnaissance à la volée de documents structurés manuscrits en-ligne

Dans ce papier, une nouvelle approche pour l'interprétation de documents structurés manuscrits en-ligne est présentée. Elle est basée sur un formalisme flexible et générique permettant la reconnaissance à la volée des éléments d'un document structuré. L'originalité du formalisme est la modélisation du couplage d'une vision globale du document analysé avec une vision locale de l'élément à reconnaître. L'analyseur pilote alors des reconnaisseurs de formes dédiés en fonction du contexte structurel de l'élément analysé. Nous détaillons plus particulièrement le processus de prise de décision en cas d'ambiguïté entre plusieurs interprétations possibles. Nous exploitons la théorie des sous-ensembles flous afin de prendre en compte la nature imprécise du tracé manuscrit et des contextes structurels modélisés. Cette approche a été validée avec le développement de trois systèmes orientés stylo : pour l'édition de partitions musicales, de graphes et de diagrammes de classes UML

Learning spatial relationships in hand-drawn patterns using fuzzy mathematical morphology

International audienceWe introduce in this work a new approach for learning spatial relationships between elements of hand-drawn patterns with the help of fuzzy mathematical morphology operators. Relying on mathematical morphology allows to take into account the actual shapes of hand-drawn patterns when modeling their spatial relationships, and thus to cope with the variability of handwriting signal. Extension of mathematical morphology to the fuzzy set framework further allows to handle imprecision of handwriting and to deal with the ambiguity of spatial relationships. The novelty lies in the generative aspect of the models we propose, in the sense that they can exhibit the region of space where the learnt relation is satisfied with respect to a reference object, and can thus be used for driving structural analysis of complex patterns. Experiments over on-line handwritten data show their performance, and prove their ability to deal with variability of handwriting and reasoning under imprecision