基于隐马尔可夫模型的阿萨姆语在线笔画与 Akshara 识别图形用户界面
计算机视觉与模式识别
2014-07-10 v1
摘要
本文描述了基于一系列语言规则开发的在线阿萨姆语笔画与 Akshara 识别器。在手写文献中，笔画由落笔与抬笔标签之间的两个坐标轨迹组成。阿萨姆语 Akshara 是多个笔画的组合，构成一个组合所需的最大笔画数为八个。基于这些组合，建立了八个语言规则模型，用于测试一组笔画是否构成有效的 Akshara。采用隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 对 181 种不同的笔画模式进行训练，生成用于笔画级测试的模型。Akshara 级测试是通过将图形用户界面 (GUI，由 CDAC-Pune 提供) 与 HTK 工具包分类器的二进制文件、HMM 训练模型以及语言规则通过动态链接库 (dll) 集成来实现的。我们获得的笔画级性能为 94.14%，Akshara 级性能为 84.2%。
引用
@article{arxiv.1407.2390,
title = {Online Stroke and Akshara Recognition GUI in Assamese Language Using Hidden Markov Model},
author = {SRM Prasanna and Rituparna Devi and Deepjoy Das and Subhankar Ghosh and Krishna Naik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.2390},
year = {2014}
}
备注
6 pages, 9 figures, International Journal of Scientific and Research Publications, Volume 4, Issue 1, January 2014