Zusammenfassung
Im vorliegenden Beitrag beschreiben wir ein System für die Erkennung handgeschriebener, zusammenhängender Zahlwörter unter Verwendung von Hidden Markov Modellen. Das Lexikon der erkennbaren Wörter besteht aus 26 deutschen Grundzahlwörtern mit denen sämtliche Zahlenbeträge kleiner als eine Million gebildet werden können. Das System wurde mit 13000 Wörtern von 500 verschiedenen Schreibern trainiert und getestet. An Stelle einer Normalisierung zur Elimination der Variabilität in der Schriftgrösse wird ein neuer Perturbation- Ansatz verwendet. Mit dieser Methode, die bereits für die Erkennung von Ziffern erfolgreich eingesetzt worden war, konnte die Erkennungsrate auf der erwähnten Datenbank signifikant erhöht werden.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
References
D. Guillevic and C.Y. Suen, Cursive script Recognition applied to the Processing of Bank Cheques, Proc. of the 3rd Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, Montreal, Canada, 1995, pp. 11–14
J.C. Simon, O. Baret, N. Gorski, A System for the Recognition of Handwritten Literal Amounts of Checks, Document Analysis Systems, Editors A.L. Spitz and A. Dengel, 1995, pp. 265–287
W.G. Aref, P. Vallabhaneni and D. Barbara, On Training Hidden Markov Models for Recognizing Handwritten Text, Proc. of the 4th Int. Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Taipei, Taiwan, 1994, pp. 275–284
T. Caesar, J.M. Gloger, E. Mandler, Preprocessing and Feature Extraction for a Handwriting Recognition System, Proc. of the 2nd Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, Tsukuba, Japan, 1993, pp. 408–411
T.M. Ha and H. Bunke, Handwritten Numeral Recognition by Perturbation Method, Proc. of the 4th Int. Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Taipei, Taiwan, 1994, pp. 97–106
J.C. Simon, M. Cheriet, Finding Ascenders and Descenders of handwritten Words, Proc. of the 1st Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, St.- Malo, France, 1991, p. 495
M.K. Brown and S. Ganapathy, Preprocessing techniques for cursive script word recognition, Pattern Recognition, Vol. 16, No. 5, 1983, pp. 447–458
G. Kaufmann, T.M. Ha, H. Bunke, Recognition of Cursively Handwritten Words Using Hidden Markov Models, Technical Report, in Vorbereitung, Institute of Computer Science and Applied Mathematics, University of Berne, Switzerland. (Anonymous ftp nach iamftp.unibe.ch, Directory pub/TechReports/1996/)
E.G. Schukat-Talamazzini, H. Niemann, Das ISADORA-System - ein aktustisch- phonetisches Netzwerk zur automatischen Spracherkennung, Mustererkennung 1991 (13. DAGM Symposium ), Springer Berlin, pp. 251–258
H. Bunke, M. Roth, E.G. Schukat-Talamazzini, Off-line Cursive Handwriting Recognition Using Hidden Markov Models, Pattern Recognition, Vol. 28, No. 9, 1995, pp 1399–1413
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1996 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this paper
Cite this paper
Kaufmann, G., Ha, T.M., Bunke, H. (1996). Einsatz eines Perturbation-Ansatzes für die Erkennung handgeschriebener deutscher Grundzahlwörter. In: Jähne, B., Geißler, P., Haußecker, H., Hering, F. (eds) Mustererkennung 1996. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-80294-2_8
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-80294-2_8
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-61585-9
Online ISBN: 978-3-642-80294-2
eBook Packages: Springer Book Archive