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1279-5127
 

 ARTICLE VOL 14/2 - 2011  - pp.29-52  - doi:10.3166/dn.14.2.29-52
TITRE
Modélisation de HMM en contexte avec des arbres de décision pour la reconnaissance de mots manuscrits

RÉSUMÉ

Cet article présente un système à base de HMM pour la reconnaissance hors ligne de mots manuscrits. Afin de prendre en compte les liaisons entre les caractères d’un même mot (monographes), leurs modèles sont considérés dépendants de leur contexte (trigraphes). Une telle modélisation augmente de manière considérable le nombre de paramètres à calculer, ce qui nous amène à considérer un partage des paramètres. Nous effectuons un clustering sur chaque position d’état, basé sur des arbres de décision qui ont l’avantage, en phase de test, de pouvoir associer un modèle connu à un trigraphe non appris. Nous avons testé notre système sur la base publique Rimes, et ses performances dépassent celles d’un système à base de monographes et atteignent plus de 80 % de mots correctement reconnus.



ABSTRACT

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 80% on the publicly available Rimes database.



AUTEUR(S)
Anne-Laure BIANNE-BERNARD, Christopher KERMORVANT, Laurence LIFKORMAN-SULEM, Chafic MOKBEL

MOTS-CLÉS
reconnaissance d’écriture manuscrite, clustering d’états, arbres de décision

KEYWORDS
off-line handwriting recognition, state position clustering, decision trees

BIBLIOGRAPHIE
dn.revuesonline.com/revues/20/10.3166/dn.14.2.29-52.html

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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