基于图神经网络的手写轨迹识别
计算机视觉与模式识别
2024-05-16 v1 机器学习
摘要
图神经网络已被证明在实际应用中是一种高效的机器学习技术。手写体识别是实际应用中一个有用的领域，既需要离线手写体识别，也需要在线手写体识别。链码作为特征提取技术在文献中已显示出显著结果，我们能够将链码与图神经网络结合使用。鉴于目前尚无人将手写体轨迹特征（链码）与图神经网络相结合，本工作首次提出了这种 novel 组合。对于离线手写文本的手写轨迹，通过恢复绘制顺序进行评估；而对于在线手写轨迹，则直接使用链码。我们的结果证明，现有组合方式在不少 epoch（迭代）的情况下优于先前结果，错误率显著降低。
引用
@article{arxiv.2405.09247,
title = {Graph Neural Network based Handwritten Trajectories Recognition},
author = {Anuj Sharma and Sukhdeep Singh and S Ratna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.09247},
year = {2024}
}