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Previous issue date: 2008 / O reconhecimento automático de textos manuscritos vem a cada dia ganhando importância
tanto no meio científico quanto no comercial. Como exemplos de aplicações, têm-se sistemas
bancários onde os campos de valor dos cheques são validados, aplicativos presentes nos correios
para leitura de endereço e código postal, e sistemas de indexação de documentos históricos.
A segmentação automática do texto em palavras ou caracteres é um dos primeiros passos
realizados pelos sistemas de reconhecimento dos textos manuscritos. Portanto, é essencial que
seja alcançado um bom desempenho de segmentação para que as etapas posteriores produzam
boas taxas de reconhecimento do texto manuscrito.
O presente trabalho trata do problema de segmentação de sentenças manuscritas em palavras
através de duas abordagens: (i) método baseado na métrica de distância Convex Hull com modificações
que objetivam melhorar o desempenho de segmentação; (ii) um novo método baseado
em Redes Neurais Artificiais que visa superar problemas existentes em outras técnicas de segmentação,
tais como: o uso de heurísticas e limitação de vocabulário.
O desempenho dos métodos de segmentação foi avaliado utilizando-se de uma base de
dados pública de texto manuscrito. Os resultados experimentais mostram que houve melhora de
desempenho das abordagens quando comparadas à abordagem tradicional baseada em distância
Convex Hull
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/1538 |
| Date | 31 January 2008 |
| Creators | CARVALHO, César Augusto Mendonça de |
| Contributors | CAVALCANTI, George Darmiton da Cunha |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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