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J-GLOBAL ID：202202254205010864   整理番号：22A0896733

劣化オフライン手書きGurmukhi文字認識:様々な特徴と分類器の研究【JST・京大機械翻訳】

Degraded offline handwritten Gurmukhi character recognition: study of various features and classifiers

著者 (3件)： Garg Anupam (Research Scholar, Department of Computer Science and Engineering, I. K. G. Punjab Technical University, Jalandhar, Punjab, India) ,  Jindal Manish Kumar (Department of Computer Science and Applications, Panjab University Regional Centre, Muktsar, Punjab, India) ,  Singh Amanpreet (Department of Electronics and Communication Engineering, I. K. G. Punjab Technical University, Jalandhar, Punjab, India)
資料名： International Journal of Information Technology  (International Journal of Information Technology)
巻： 14  号： 1  ページ： 145-153  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4473A  ISSN： 2511-2104  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Gurmukhiスクリプトの劣化したオフライン手書き文字の認識は,スクリプトの複雑な構造特性のために非常に挑戦的なタスクであり,それは他のスクリプトの大部分において問題ではない。本論文では,文字認識のための様々な特徴抽出技術の組合せに基づく研究を提示した。事前分割分解オフライン手書きGurmukhi特性から階層的順序における統計的特徴を抽出することによって,潜在的結果を認識のために解析した。本研究では,4種類の特徴抽出技術,すなわち,ゾーニング,対角線,ピーク範囲ベース特徴(水平および垂直)およびシャドウ特徴を考察した。分類のために,3つの分類器,特にk-NN,ディシジョンツリー,およびランダムフォレストを採用して,分解オフライン手書きGurmukhi文字認識の問題に及ぼす影響を実証した。筆者らは,分割戦略と5回交差検証法を用いて分割された8960のサンプルを収集した。分割戦略において,データの80%を訓練データセットとして採用し,残りの20%データを試験データセットと見なした。また,認識精度,偽拒絶率(FRR),曲線下面積(AUC),および二乗平均平方根誤差(RMSE)のような性能測度のための様々なパラメータを用いて,特徴および分類器の性能を分析した。Copyright Bharati Vidyapeeth’s Institute of Computer Applications and Management 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類 ,  特徴抽出 ,  *文字認識 ,  精度 ,  地域制 ,  範囲 ,  比率 ,  ディシジョンツリー ,  分割 ,  構造特性 ,  血中濃度-時間曲線下面積
準シソーラス用語： *手書き ,  訓練データ ,  認識精度 ,  ランダムフォレスト ,  *オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 劣化文字認識 ,  手書き認識 ,  特徴抽出 ,  分類

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： オフライン ,  手書き ,  文字認識 ,  分類器 ,  研究