Segmentação de sentenças manuscritas através de redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: CARVALHO, César Augusto Mendonça de
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/0013000004v47
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1538
• topic: Redes Neurais Artificiais; Convex Hull; Segmentação automática de texto manuscrito

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