手写天城体文字分割：一种非线性模糊方法
计算机视觉与模式识别
2015-01-23 v1
摘要
本文致力于通过解决手写天城体单词图像分割技术中的一些关键挑战来提高分割精度。在本工作中，我们开发了一种新的基于特征的方法，用于从单词图像中识别 Matra 像素，设计了用于估算顶线（headline）的非线性模糊隶属度函数，并最终设计了用于识别 Matra 上分割点的非线性模糊函数。当前技术实现的分割精度为 94.8%。这表明，在用于当前实验的 300 个单词数据集上，其性能较之前的技术 [1] 提高了 1.8%。
引用
@article{arxiv.1501.05472,
title = {Handwritten Devanagari Script Segmentation: A non-linear Fuzzy Approach},
author = {Ram Sarkar and Bibhash Sen and Nibaran Das and Subhadip Basu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.05472},
year = {2015}
}
备注
In Proceedings of IEEE Conference on AI Tools and Engineering (ICAITE-08), March 6-8, 2008, Pune