Reconhecimemto de palavras manuscritas baseado em HMM e no emprego de caracteristicas topologicas e geometricas
AUTOR(ES)
Natanael Rodrigues Gomes
DATA DE PUBLICAÇÃO
2000
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
ASSUNTO(S)
markov conjuntos difusos processos de reconhecimento de padrões escrita processamento de imagens
ACESSO AO ARTIGO
http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000213616Documentos Relacionados
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