SegmentaÃÃo de sentenÃas manuscritas atravÃs de redes neurais artificiais

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

O reconhecimento automÃtico de textos manuscritos vem a cada dia ganhando importÃncia tanto no meio cientÃfico quanto no comercial. Como exemplos de aplicaÃÃes, tÃm-se sistemas bancÃrios onde os campos de valor dos cheques sÃo validados, aplicativos presentes nos correios para leitura de endereÃo e cÃdigo postal, e sistemas de indexaÃÃo de documentos histÃricos. A segmentaÃÃo automÃtica do texto em palavras ou caracteres à um dos primeiros passos realizados pelos sistemas de reconhecimento dos textos manuscritos. Portanto, à essencial que seja alcanÃado um bom desempenho de segmentaÃÃo para que as etapas posteriores produzam boas taxas de reconhecimento do texto manuscrito. O presente trabalho trata do problema de segmentaÃÃo de sentenÃas manuscritas em palavras atravÃs de duas abordagens: (i) mÃtodo baseado na mÃtrica de distÃncia Convex Hull com modificaÃÃes que objetivam melhorar o desempenho de segmentaÃÃo; (ii) um novo mÃtodo baseado em Redes Neurais Artificiais que visa superar problemas existentes em outras tÃcnicas de segmentaÃÃo, tais como: o uso de heurÃsticas e limitaÃÃo de vocabulÃrio. O desempenho dos mÃtodos de segmentaÃÃo foi avaliado utilizando-se de uma base de dados pÃblica de texto manuscrito. Os resultados experimentais mostram que houve melhora de desempenho das abordagens quando comparadas à abordagem tradicional baseada em distÃncia Convex Hull

ASSUNTO(S)

artificial neural network segmentaÃÃo automÃtica de texto manuscrito ciencia da computacao automatic handwritten text line sentence segmentation convex hull convex hull redes neurais artificiais

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