Método para o reconhecimento eficaz de palavras em cenários ruídosos combinando índices de Mor-fraenkel com hashing perfeito mínimo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lores, Fernando Anglada
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/7642565492820530
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
Texto Completo: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6447
Resumo: Em sistemas de digitação com os olhos é necessário reconhecer as palavras que o usuário deseja digitar a partir dos movimentos que seus olhos fazem em um teclado virtual. Este processo pode ser visto como a transmissão de palavras através de um canal ruidoso. Assim, a tarefa de reconhecimento consiste em determinar com que palavras de um léxico se parece mais uma palavra distorcida ao passar por um canal ruidoso. Para isso são selecionadas um conjunto de palavras que possam ser transformadas na palavra de entrada mediante k operações de edição de caracteres, utilizando estimativas que envolvem o conhecimento de domínio sobre fontes de ruído e distribuições de erros para classificar os possíveis candidatos. Tais estimativas podem se tornar inviáveis dependendo do tamanho do léxico e da quantidade de ruído no cenário de interesse. Neste trabalho, atacamos este problema propondo métodos eficientes de cálculo de distância de edição usando índices de Mor-Fraenkel combinados com um hashing perfeito mínimo. Estes métodos permitem o processamento precoce da maioria dos candidatos promissores, avaliando a mínima quantidade de operações a serem feitas no processo de pesquisa, e proporcionando maior rapidez e melhor qualidade no reconhecimento de palavras.
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spelling Método para o reconhecimento eficaz de palavras em cenários ruídosos combinando índices de Mor-fraenkel com hashing perfeito mínimoReconhecimento de ruídoLéxicoRecognitionNoiseLexiconSistemas digitais eye-trackingCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOEm sistemas de digitação com os olhos é necessário reconhecer as palavras que o usuário deseja digitar a partir dos movimentos que seus olhos fazem em um teclado virtual. Este processo pode ser visto como a transmissão de palavras através de um canal ruidoso. Assim, a tarefa de reconhecimento consiste em determinar com que palavras de um léxico se parece mais uma palavra distorcida ao passar por um canal ruidoso. Para isso são selecionadas um conjunto de palavras que possam ser transformadas na palavra de entrada mediante k operações de edição de caracteres, utilizando estimativas que envolvem o conhecimento de domínio sobre fontes de ruído e distribuições de erros para classificar os possíveis candidatos. Tais estimativas podem se tornar inviáveis dependendo do tamanho do léxico e da quantidade de ruído no cenário de interesse. Neste trabalho, atacamos este problema propondo métodos eficientes de cálculo de distância de edição usando índices de Mor-Fraenkel combinados com um hashing perfeito mínimo. Estes métodos permitem o processamento precoce da maioria dos candidatos promissores, avaliando a mínima quantidade de operações a serem feitas no processo de pesquisa, e proporcionando maior rapidez e melhor qualidade no reconhecimento de palavras.Eye-based typing systems need to recognize the words typed by the users interpreting their eye movements on an onscreen virtual keyboard. This process can be modeled as the transmission of words through a noisy channel. Thus, recognizing a word consists on selecting from a dictionary the words which are most similar to a distorted word (the typed word) that was received using a noisy channel. To accomplish this, the system selects the set of words which can be transformed into the typed one using until k character edit operations. These operations are weighted according to the knowledge about noise sources and error distributions observed in the eye typing scenario. To get these estimates can be hardly viable for large dictionaries and very noisy scenarios. In this work, we address this problem by proposing efficient methods to estimate edit distance using Mor-Fraenkel indices combined with a minimum perfect hashing. These methods allow the early processing of promising candidates enabling faster and better word recognition..Universidade Federal do AmazonasInstituto de ComputaçãoBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em InformáticaCristo, Marco Antônio Pinheiro dehttp://lattes.cnpq.br/6261175351521953Lores, Fernando Angladahttp://lattes.cnpq.br/76425654928205302018-06-18T17:56:02Z2018-04-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfLORES, Fernando Anglada. Método para o reconhecimento eficaz de palavras em cenários ruídosos combinando índices de Mor-fraenkel com hashing perfeito mínimo. 2018. 64 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2018.https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6447porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2018-11-08T19:02:49Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/6447Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922018-11-08T19:02:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false
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