Um Método para segmentação e reconhecimento de palavras manuscrritas usando modelos escondidos de Markov

AUTOR(ES)

Paulo Rodrigo Cavalin

DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

Este trabalho apresenta um método de reconhecimento de palavras manuscritas, sem restrições de grafia, o qual constituído de dois estágios. O primeiro estágio encontra as N melhores hipóteses de segmentação/reconhecimento utilizando segmentação implícita, programação dinâmica e auxiliada por léxico. Para cada hipótese este estágio fornece uma probabilidade e os pontos de segmentacão que delimitam os caracteres dentro da palavra. No segundo estágio é feita a verificação das hipóteses geradas anteriormente. A segmentação implícita do primeiro estágio realizada com base em informações do traçado da palavra, sendo utilizados dois conjuntos distintos de características. Ainda no primeiro estágio, as palavras são representadas pela concatenação dos Modelos Escondidos de Markov (MEMs) correspondentes aos caracteres. O treinamento feito utilizando uma versão alterada do algoritmo de Baum-Welch. No segundo estágio, informações do traçado e do fundo das imagens, calculadas a partir de linhas e colunas, são combinados em MEMs representado cada caractere. As probabilidades calculadas no segundo estágio são combinadas com aquelas geradas no primeiro gerando-se assim uma lista final re-ordenada contendo as N melhores hipoteses de reconhecimento para uma dada palavra. Para a avaliação do método, os experimentos foram realizados em imagens de palavras da base IAM. De um total de 18.624 imagens, 2.805 exemplos foram utilizados para testes. Foram avaliados quatro tamanhos diferentes de léxico: 10, 100, 1000 e 3.717 palavras. Utilizando o conjunto de características do traçado no primeiro estágio, o sistema atingiu 78% de reconhecimento, com o maior léxico. Com a implementação utilizando as características da geometria, a taxa de reconhecimento foi de 71,51%. Com a combinação dos dois conjuntos de caracteríssticas, a taxa de reconhecimento foi de 77,68%. Nestes experimentos, a taxa de reconhecimento sem estágio de verificação é em média 3,91% menor.

ASSUNTO(S)

processamentos de imagens processos de markov reconhecimento de padrões ciencia da computacao

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