文献

J-GLOBAL ID：202002214092089686   整理番号：20A1370763

構造化サポートベクトルマシンを用いた手書き単語のセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Segmentation of handwritten words using structured support vector machine

著者 (2件)： Sharma Manoj Kumar (Department of Computer and Communication Engineering, Manipal University Jaipur, Jaipur, India) ,  Dhaka Vijaypal Singh (Department of Computer and Communication Engineering, Manipal University Jaipur, Jaipur, India)
資料名： Pattern Analysis and Applications  (Pattern Analysis and Applications)
巻： 23  号： 3  ページ： 1355-1367  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1108A  ISSN： 1433-7541  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単語と文字セグメンテーションは手書き文字認識のための最も不可欠で基本的なタスクである。しかし,複雑な言語構造,ペン幅の偏差,および記述における傾斜は,特徴抽出プロセスを非常に困難にする。本研究では,二値二次プロセスを単語セグメンテーションのために定式化した。それは,単語間ギャップと単語間ギャップの間の共関係を意図する。実験には構造化サポートベクトルマシンを用いた。公開データセット(即ち,ICDAR2009とICDAR2013)の実験結果は,設計したアルゴリズムの最先端の性能を示した。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  言語 ,  *セグメンテーション ,  特徴抽出 ,  手書き文字認識 ,  定式化 ,  *単語 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *手書き , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： S-SVM ,  インターワード ,  語内語 ,  SURFディスクリプタSO

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 構造化 ,  サポートベクトルマシン ,  手書き ,  単語 ,  セグメンテーション