Sistema de reconhecimento de palavras manuscritas dependente do usuário.
Este trabalho apresenta um sistema de reconhecimento de palavras manuscritas isoladas dependente do escritor. Este sistema caracteriza-se por utilizar uma etapa de pré-processamento, que visa corrigir imperfeições e normalizar variações na imagem da palavra manuscrita, uma etapa de segmentação explí...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2009 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:dspace.sti.ufcg.edu.br:riufcg/1446 |
| Acceso en línea: | https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/1446 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Reconhecimento de padrões Reconhecimento de palavras manuscritas Palavras manuscritas - reconhecimento digital Documentos manuscritos - processamento digital Análise de documentos Processamento digital de imagem Recognition of handwritten words Pattern recognition Ciência da Computação. Engenharia Elétrica. |
| Sumario: | Este trabalho apresenta um sistema de reconhecimento de palavras manuscritas isoladas dependente do escritor. Este sistema caracteriza-se por utilizar uma etapa de pré-processamento, que visa corrigir imperfeições e normalizar variações na imagem da palavra manuscrita, uma etapa de segmentação explícita, que visa dividir a palavra em caracteres ou segmentos de caracteres, uma etapa de extração de características, que tem por finalidade representar a imagem por três vetores de características (perceptivas, globais e direcionais) e um módulo de quantização vetorial, que tem o objetivo de realizar o mapeamento de um vetor de características em um vetor de observação (ou vetor de símbolos). Os símbolos correspondem aos índices (dos vetores-código) gerados na representação (quantização vetorial) da sequência de características com o uso dos dicionários. Finalizando, tem-se a etapa de classificação realizada por Modelos Escondidos de Markov, na qual os caracteres são reconhecidos individualmente e combinados para formar a palavra. Testes experimentais foram realizados com uma base de dados construída especificamente para este fim, contendo amostras de manuscritos de4escritoresdistintos. Osistemadereconhecimentodepalavrasmanuscritasisoladas dependente do escritor obteve taxas de reconhecimento que variaram entre 83,31% a 92,96% dependendo do escritor analisado. Os resultados apresentados mostram que o sistema apresenta um ótimo desempenho quando utilizado para reconhecer palavras através dos modelos de caracteres. |
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