Suppr超能文献

基于语法的手写句子离线识别

Offline grammar-based recognition of handwritten sentences.

作者信息

Zimmermann Matthias, Chappelier Jean-Cédric, Bunke Horst

机构信息

International Computer Science Institute, Berkeley, CA 94704-1198, USA.

出版信息

IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2006 May;28(5):818-21. doi: 10.1109/TPAMI.2006.103.

Abstract

This paper proposes a sequential coupling of a Hidden Markov Model (HMM) recognizer for offline handwritten English sentences with a probabilistic bottom-up chart parser using Stochastic Context-Free Grammars (SCFG) extracted from a text corpus. Based on extensive experiments, we conclude that syntax analysis helps to improve recognition rates significantly.

摘要

本文提出了一种用于离线手写英语句子的隐马尔可夫模型(HMM)识别器与概率自底向上句法分析器的顺序耦合方法,该句法分析器使用从文本语料库中提取的随机上下文无关文法(SCFG)。基于大量实验,我们得出结论,句法分析有助于显著提高识别率。

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