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Un nouveau système indépendant de rejet multi-seuils pour la reconnaissance de mots manuscrits

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Abstract

In the field of isolated handwritten word recognition, the development of highly effective verification systems to reject words that do not belong to the lexicon or present ambiguities is still an active research topic. In this paper, a novel verification architecture based on support vector machine scoring and on a new algorithm for tuning multiple reject class-dependent thresholds is presented. In essence, a set of support vector machines appended to a standard HMM based recognition system provides class-dependant confidence measures employed by the verification mechanism to accept or reject the recognized hypotheses. In order to tune these class-dependent rejection thresholds, an algorithm based on dynamic programming is proposed which focus on maximizing the recognition rate for a given imposed error rate. Preliminary reported results of experiments carried out on Techno-Vision program RIMES database show that this approach outperforms state of the art rejection methods.
En reconnaissance de mots manuscrits, la capacité de rejeter les mots qui n'appartiennent pas au lexique ou présentent une ambiguïté est indispensable pour fiabiliser un système de reconnaissance utilisé en condition réelle. Dans cet article, un nouveau système de rejet reposant sur des classifieurs de type séparateur à vaste marge (SVM) et sur un algorithme original d'apprentissage de seuils multiples est présenté. En substance, nous proposons d'utiliser un ensemble de SVM pour réévaluer les hypothèses produites par un sys-tème de reconnaissance de mots classique à base de modèles de Markov cachés. Le mécanisme de vérification rejette ou accepte ces hypothèses en comparant leur mesure de confiance aux seuils de rejet. Un algorithme optimal de programmation dynamique qui vise à apprendre ces seuils de rejet en maximisant le taux de reconnaissance pour un taux d'erreur désiré est également détaillé. Les expérimentations ont été menées sur la base nationale RIMES du programme Techno-Vision et les résultats présentés montrent la supériorité de cette approche sur les autres méthodes existantes en fiabilité et en performance.
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hal-01197490 , version 1 (11-09-2015)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01197490 , version 1

Cite

Laurent Guichard, Alejandro H. Toselli, Bertrand Coüasnon. Un nouveau système indépendant de rejet multi-seuils pour la reconnaissance de mots manuscrits. RFIA, Jan 2010, Caen, France. pp.471-478. ⟨hal-01197490⟩
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