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Original title:
Modellierungstechniken und Adaptionsverfahren für die On- und Off-Line Schrifterkennung 
Translated title:
Modeling Techniques and Adaptation Methods for On- and Off-Line Script Recognition 
Year:
2002 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Advisor:
Rigoll, Gerhard (Prof. Dr. habil.) 
Referee:
Rigoll, Gerhard (Prof. Dr. habil.); Groß, Horst-Michael (Prof. Dr.) 
Format:
Text 
Language:
de 
Subject group:
ELT Elektrotechnik 
Keywords:
Handschrifterkennung; On-Line; Off-Line; Dokumente; Hidden Markov Modell; Merkmalextraktion; hybride HMM; Kontextmodelle; N-Gramme; Adaption; Konfidenzmaße 
Translated keywords:
handwriting recognition; on-line; off-line; documents; Hidden Markov Model; feature extraction; hybrid HMM; context models; n-grams; adaptation; confidence measures 
Controlled terms:
Schriftzeichenerkennung; Hidden-Markov-Modell 
TUM classification:
ELT 538d 
Abstract:
Die vorliegende Arbeit beschreibt verschiedene Aspekte der automatischen On- und Off-Line Schrifterkennung, die auf der Verwendung von Hidden Markov Modellen (HMM) basiert. Neben der Erkennung kursiver Handschrift werden auch gedruckte Dokumente untersucht, wobei die Vorverarbeitungs- und Merkmalextraktionsmethoden jeweils dem Schrifttyp angepaßt werden. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt jedoch auf der Untersuchung von hybriden Modellierungstechniken für die HMMs und der Entwicklung von Kontextmo...    »
 
Translated abstract:
The presented work describes several aspects for automatic on- and off-line script recognition, which is based on Hidden Markov Models (HMM). The recognition performance for cursive handwritten words as well as machine-printed documents is examined, whereas specific methods for preprocessing and feature extraction have been chosen for the current type of script. However, the topic of this work is the examination of hybrid modeling techniques for HMMs and the development of context models, the us...    »
 
Publication :
Universitätsbibliothek der TU München 
Oral examination:
16.12.2002 
File size:
1016464 bytes 
Pages:
150 
Last change:
19.06.2007