Die Verwendung von Kontextmodellen bei der Erkennung handgeschriebener Wörter

Zusammenfassung

Mit diesem Beitrag stellen wir unseren gegenwärtigen Stand bei der Entwicklung eines Systems zum Lesen handgeschriebener Adressen vor. Die besondere Schwierigkeit dieser Anwendung liegt in der großen Variabilität von Handschriften verschiedener Schreiber. Zur Reduzierung der Variation von Größe und Lage der Schrift haben wir eine Vorverarbeitung entwickelt, die auf einer effizienten und robusten Basisliniendetektion beruht.

Die Klassifikation in unserem System beruht auf der aus der Spracherkennung bekannten Hidden-Markov-Modellierung. Als Modelle verwenden wir jedoch nicht die in der Schrifterkennung üblichen Buchstabenmodelle, sondern eine Hierarchie von erweiterten Modellen, die auch den Kontext der umgebenden Buchstaben berücksichtigen. Die Experimente auf einer Stichprobe von ca. 12000 handgeschriebenen Städte- und Straßennamen zeigen eine deutliche Steigerung der Erkennungsrate bei Verwendung der Kontextmodelle im Vergleich zu den herkömmlichen Modellen.