論文の概要: Structural analysis of Hindi online handwritten characters for character
recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08222v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 11:14:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 11:51:50.158480
- Title: Structural analysis of Hindi online handwritten characters for character
recognition
- Title（参考訳）: 文字認識のためのヒンディー語オンライン手書き文字の構造解析
- Authors: Anand Sharma (MIET, Meerut), A. G. Ramakrishnan (IISc, Bengaluru)
- Abstract要約: オンラインストロークの方向特性は、同種領域やサブストロークの観点から解析するために用いられる。
これらの性質と幾何はヒンディー語のオンライン手書き文字からサブユニットを抽出するために用いられる。
点ストローク、時計回りのカーブストローク、反時計回りのカーブストローク、ループストロークセグメントをサブユニットとして抽出する手法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Direction properties of online strokes are used to analyze them in terms of
homogeneous regions or sub-strokes with points satisfying common geometric
properties. Such sub-strokes are called sub-units. These properties are used to
extract sub-units from Hindi ideal online characters. These properties along
with some heuristics are used to extract sub-units from Hindi online
handwritten characters.\\ A method is developed to extract point stroke,
clockwise curve stroke, counter-clockwise curve stroke and loop stroke segments
as sub-units from Hindi online handwritten characters. These extracted
sub-units are close in structure to the sub-units of the corresponding Hindi
online ideal characters.\\ Importance of local representation of online
handwritten characters in terms of sub-units is assessed by training a
classifier with sub-unit level local and character level global features
extracted from characters for character recognition. The classifier has the
recognition accuracy of 93.5\% on the testing set. This accuracy is the highest
when compared with that of the classifiers trained only with global features
extracted from characters in the same training set and evaluated on the same
testing set.\\ Sub-unit extraction algorithm and the sub-unit based character
classifier are tested on Hindi online handwritten character dataset. This
dataset consists of samples from 96 different characters. There are 12832 and
2821 samples in the training and testing sets, respectively.
- Abstract（参考訳）: オンラインストロークの方向特性は、共通幾何学的性質を満たす点を持つ等質領域やサブストロークの観点から解析するために用いられる。
このようなサブストロークはサブユニットと呼ばれる。
これらの性質はヒンディー語理想のオンライン文字からサブユニットを抽出するために用いられる。
これらの特性といくつかのヒューリスティックはヒンディー語のオンライン手書き文字からサブユニットを抽出するのに使われる。
点ストローク,時計回り曲線ストローク,反時計回り曲線ストローク,ループストロークセグメントをヒンディー語オンライン手書き文字からサブユニットとして抽出する手法を開発した。
これらの抽出されたサブユニットは、対応するヒンディー語オンライン理想文字のサブユニットに近い構造である。
サブユニット単位でのオンライン手書き文字の局所表現の重要性を,文字認識用文字から抽出したサブユニットレベルのローカルおよび文字レベルのグローバル特徴を持つ分類器の訓練により評価する。
分類器は、テストセット上で93.5\%の認識精度を有する。
この精度は、同じトレーニングセットの文字から抽出され、同じテストセットで評価されるグローバル特徴のみで訓練された分類器と比較して最も高い。
ヒンディー語オンライン手書き文字データセット上で, サブユニット抽出アルゴリズムとサブユニットベース文字分類器をテストする。
このデータセットは96の異なる文字のサンプルで構成されている。
トレーニングセットとテストセットには,それぞれ12832と2821のサンプルがある。
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