論文の概要: Sparse Concept Coded Tetrolet Transform for Unconstrained Odia Character Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01551v1
• Date: Fri, 3 Apr 2020 13:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 05:04:23.022025
• Title: Sparse Concept Coded Tetrolet Transform for Unconstrained Odia Character Recognition
• Title（参考訳）: 制約のないodia文字認識のためのスパース概念符号化テトロレット変換
• Authors: Kalyan S Dash, N B Puhan, G Panda
• Abstract要約: スパースの概念を符号化したテトロレットを用いて,制約なしの英数字に対する新しい画像表現手法を提案する。 提案するOCRシステムは,PCA,SparsePCA,Slantletなどのスパースベース技術よりも優れた性能を示す。
• 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: Feature representation in the form of spatio-spectral decomposition is one of the robust techniques adopted in automatic handwritten character recognition systems. In this regard, we propose a new image representation approach for unconstrained handwritten alphanumeric characters using sparse concept coded Tetrolets. Tetrolets, which does not use fixed dyadic square blocks for spectral decomposition like conventional wavelets, preserve the localized variations in handwritings by adopting tetrominoes those capture the shape geometry. The sparse concept coding of low entropy Tetrolet representation is found to extract the important hidden information (concept) for superior pattern discrimination. Large scale experimentation using ten databases in six different scripts (Bangla, Devanagari, Odia, English, Arabic and Telugu) has been performed. The proposed feature representation along with standard classifiers such as random forest, support vector machine (SVM), nearest neighbor and modified quadratic discriminant function (MQDF) is found to achieve state-of-the-art recognition performance in all the databases, viz. 99.40% (MNIST); 98.72% and 93.24% (IITBBS); 99.38% and 99.22% (ISI Kolkata). The proposed OCR system is shown to perform better than other sparse based techniques such as PCA, SparsePCA and SparseLDA, as well as better than existing transforms (Wavelet, Slantlet and Stockwell).
• Abstract（参考訳）: 自動手書き文字認識システムにおいて, スペクトル分解による特徴表現は頑健な手法の1つである。 そこで本稿では,制約のない手書き文字に対して,スパース・コンセプト・コード・テトロレットを用いた新しい画像表現手法を提案する。 従来のウェーブレットのようなスペクトル分解に固定された二乗ブロックを使用しないテトロミノは、形状を捉えたテトロミノを採用することで、手書きの局所的な変動を保っている。 低エントロピーのテトロレット表現のスパースな概念符号化は、優れたパターン識別のために重要な隠れ情報(概念)を抽出する。 Bangla, Devanagari, Odia, English, Arabic, Teluguの6つの異なるスクリプトで10のデータベースを用いて大規模な実験が行われた。 ランダムフォレスト、サポートベクターマシン(svm)、最寄りの隣接および修正された二次判別関数(mqdf)といった標準の分類器と共に提案された特徴表現は、すべてのデータベース、viz. 99.40% (mnist), 98.72% と 93.24% (iitbbs), 99.38% と 99.22% (isi kolkata) において最先端の認識性能を達成した。 提案するOCRシステムは,PCA,SparsePCA,SparseLDAなどのスパースベース技術よりも,既存の変換(Wavelet,Slantlet,Stockwell)よりも優れていた。

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