Zusammenfassung
In diesem Beitrag wird ein hybrider Ansatz zur Verwendung von Hidden Markov Modellen (HMMs) für die Handschrift¬erkennung vorgestellt und mit traditionellen Verfahren (kontinuierliche und diskrete Modellierung) verglichen. Die hybride Modellierung basiert auf diskreten HM Ms, deren Vektor quantisierung durch ein neuronales Netz erfolgt. Die Leistungsfähigkeit dieses Ansatzes wurde kürzlich für die on-line Handschrifterkennung demonstriert und wird hier erstmalig für die Erkennung von off-line Handschriftdaten untersucht. Daraus re¬sultiert ebenfalls ein direkter Vergleich der verschiedenen Modellierungs¬techniken zwischen on-line Daten und den entsprechenden konvertierten off-line Daten.
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Brakensiek, A., Kosmala, A., Willett, D., Rigoll, G. (1999). Vergleich verschiedener statistischer Modellierungsverfahren für die On- und Off-Line Handschrifterkennung. In: Förstner, W., Buhmann, J.M., Faber, A., Faber, P. (eds) Mustererkennung 1999. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60243-6_8
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