論文の概要: Spectral Graph-based Features for Recognition of Handwritten Characters:
A Case Study on Handwritten Devanagari Numerals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03281v1
- Date: Tue, 7 Jul 2020 08:40:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 19:06:31.069586
- Title: Spectral Graph-based Features for Recognition of Handwritten Characters:
A Case Study on Handwritten Devanagari Numerals
- Title（参考訳）: 手書き文字認識のためのスペクトルグラフに基づく特徴:手書きデバナガリの事例
- Authors: Mohammad Idrees Bhat and B. Sharada
- Abstract要約: 本稿では,手書き文字を表現するために,頑健なグラフ表現とスペクトルグラフ埋め込みの概念を利用する手法を提案する。
提案手法の有効性の検証のために,インド統計研究所コルカタデータセットの標準手書き数値視覚パターン認識について広範な実験を行った。
- 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: Interpretation of different writing styles, unconstrained cursiveness and
relationship between different primitive parts is an essential and challenging
task for recognition of handwritten characters. As feature representation is
inadequate, appropriate interpretation/description of handwritten characters
seems to be a challenging task. Although existing research in handwritten
characters is extensive, it still remains a challenge to get the effective
representation of characters in feature space. In this paper, we make an
attempt to circumvent these problems by proposing an approach that exploits the
robust graph representation and spectral graph embedding concept to
characterise and effectively represent handwritten characters, taking into
account writing styles, cursiveness and relationships. For corroboration of the
efficacy of the proposed method, extensive experiments were carried out on the
standard handwritten numeral Computer Vision Pattern Recognition, Unit of
Indian Statistical Institute Kolkata dataset. The experimental results
demonstrate promising findings, which can be used in future studies.
- Abstract（参考訳）: 手書き文字の認識には, 筆跡の解釈, 制約のない曲性, プリミティブ部分間の関係が不可欠であり, 課題となっている。
特徴表現が不十分なため、手書き文字の適切な解釈・記述は難しい課題である。
手書き文字に関する既存の研究は広範囲にわたるが、機能空間における文字の効果的な表現を得ることは依然として課題である。
本稿では,手書き文字を特徴付け,効果的に表現するためのロバストグラフ表現とスペクトルグラフ埋め込み概念を活用し,手書き文字の書き方,筆記性,関係性を考慮したアプローチを提案することにより,これらの問題を回避しようとする。
提案手法の有効性を検証するため、インド統計研究所コルカタデータセットの単位である標準手書き数字コンピュータビジョンパターン認識について広範な実験を行った。
実験結果から,今後の研究に活用できる有望な知見が得られた。
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