Modélisation de HMMs en contexte avec des arbres de décision pour la reconnaissance de mots manuscrits - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2010

Modélisation de HMMs en contexte avec des arbres de décision pour la reconnaissance de mots manuscrits

Résumé

This paper presents an HMM-based recognizer for the off-line recognition of handwritten words. Word models are the concatenation of context-dependent character models: the trigraphs. Due to the large number of possible context-dependent models to compute, a clustering is applied on each state position, based on decision trees. Our system is shown to perform better than a baseline context independent system, and reaches an accuracy higher than 74% on the publicly available Rimes database.
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Dates et versions

hal-00488743 , version 1 (02-06-2010)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00488743 , version 1

Citer

Anne-Laure Bianne, Christopher Kermorvant, Laurence Likforman-Sulem. Modélisation de HMMs en contexte avec des arbres de décision pour la reconnaissance de mots manuscrits. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document (CIFED2010), Mar 2010, Sousse, Tunisie. ⟨hal-00488743⟩
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