論文の概要: Handwritten Optical Character Recognition (OCR): A Comprehensive
Systematic Literature Review (SLR)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00139v1
- Date: Wed, 1 Jan 2020 04:55:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 09:21:10.366257
- Title: Handwritten Optical Character Recognition (OCR): A Comprehensive
Systematic Literature Review (SLR)
- Title（参考訳）: 手書き光文字認識(ocr):総合的な体系的文献レビュー(slr)
- Authors: Jamshed Memon, Maira Sami, Rizwan Ahmed Khan
- Abstract要約: 本論文は,OCRにおける技術成果と技術の現状を示すことを目的としている。
光文字認識は、様々な種類の文書や画像を分析可能、編集可能、検索可能なデータに変換することができる科学である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given the ubiquity of handwritten documents in human transactions, Optical
Character Recognition (OCR) of documents have invaluable practical worth.
Optical character recognition is a science that enables to translate various
types of documents or images into analyzable, editable and searchable data.
During last decade, researchers have used artificial intelligence / machine
learning tools to automatically analyze handwritten and printed documents in
order to convert them into electronic format. The objective of this review
paper is to summarize research that has been conducted on character recognition
of handwritten documents and to provide research directions. In this Systematic
Literature Review (SLR) we collected, synthesized and analyzed research
articles on the topic of handwritten OCR (and closely related topics) which
were published between year 2000 to 2018. We followed widely used electronic
databases by following pre-defined review protocol. Articles were searched
using keywords, forward reference searching and backward reference searching in
order to search all the articles related to the topic. After carefully
following study selection process 142 articles were selected for this SLR. This
review article serves the purpose of presenting state of the art results and
techniques on OCR and also provide research directions by highlighting research
gaps.
- Abstract（参考訳）: 人的取引における手書き文書の多様さを考えると、文書の光学文字認識(OCR)は実用価値が極めて高い。
光文字認識は、様々な種類の文書や画像を分析可能、編集可能、検索可能なデータに変換することができる科学である。
過去10年間、研究者は人工知能/機械学習ツールを使って手書き文書や印刷文書を自動的に分析し、それらを電子フォーマットに変換する。
本研究の目的は,手書き文書の文字認識に関する研究を要約し,研究の方向性を示すことである。
本論文は,2000年から2018年の間に出版された手書きOCR(および近縁な話題)について,研究論文の収集,合成,分析を行ったものである。
我々は、事前定義されたレビュープロトコルに従って、広く使われている電子データベースに従った。
トピックに関連するすべての項目を検索するために,キーワード,前方参照検索,後方参照検索を用いて項目を検索した。
このSLRに対して、慎重に研究選択プロセス142項目を選択した。
本論文は,OCRにおける技術成果と技術の現状を提示する目的と,研究ギャップの強調による研究方向の提供を目的としている。
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