Reconhecimemto de palavras manuscritas baseado em HMM e no emprego de caracteristicas topologicas e geometricas

Autor(es)

Natanael Rodrigues Gomes

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
• Data de defesa: 2000-08-14

Membros da banca

Max Gerken; Edna Lucia Flores; Fabio Violaro; João Marcos Travassos Romano; Yuzo Iano

• Orientador: Lee Luan Ling

Resumo

O desenvolvimento de métodos para reconhecer palavras manuscritas de vários estilos de escrita, em razão das variações envolvidas, não é trivial. Nesta tese é desenvolvido um método para extração de características topológicas e geométricas de palavras manuscritas baseado na teoria de conjuntos Fuzzy. Durante o processo de reconhecimento a imagem de uma palavra manuscrita é representada por uma seqüência ordenada de segmentos de linha. Esses segmentos são extraídos de cada fração resultante do processo de segmentação da palavra em caracteres. Para cada segmento de linha é atribuído, através de conjuntos fuzzy, valores representando sua similaridade a padrões específicos de linhas retas e curvas. O processo de segmentação desenvolvido é explícito e emprega morfologia matemática para determinar possíveis pontos de segmentação da palavra. A classificação de palavras baseia-se nos modelos ocultos de Markov. Também é utilizado no processo de classificação uma generalização dos modelos ocultos de Markov empregando medidas e integrais fuzzy. Para treinamento e testes do sistema de reconhecimento utiliza-se uma base de dados composta por palavras empregadas na escrita da quantia numérica em cheques brasileiros (AU)

• Processo FAPESP: 96/02182-1 - Um sistema para reconhecimento de caracteres manuscritos
• Beneficiário: Natanael Rodrigues Gomes
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado