KẾT LUẬN
Hệ thống nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt Online trên các thiết bị cầm tay cung cấp cho người sử dụng thêm một cách giao tiếp với thiết bị, làm cho thiết bị cầm tay càng thuận tiện hơn. Với cách giao tiếp này, thiết bị cầm tay giống như một tờ giấy để viết chữ.
Hệ thống nhận dạng Online có thể được xây dựng thành một chương trình thường trú hay một chương trình nhúng, tất cả những ứng dụng liên quan đến việc xử lý văn bản đều có thể sử dụng chương trình này để thu thập dữ liệu đầu vào.
Nhận dạng chữ viết tay trực tuyến khác so với nhận dạng chữ viết tay không trực tuyến (offline) về các thông tin động khi viết như tốc độ viết, góc của bút viết và sức ép của bút, thứ tự nét viết và hướng của nét bút… Trong luận văn này tôi đã sử dụng các thuật toán trong nhận dạng chữ viết tay off-line kết hợp với các thuật toán trong nhận dạng chữ viết tay on-line để xây dựng hệ thống nhận dạng chữ tiếng Việt on-line. Cụ thể luận văn đã đạt được một số kết quả sau:
- Trình bày một số khái niệm về nhận dạng.
- Trình bày một số phương pháp được dùng trong gian đoạn tiền xử lý. - Trình bày một số thuật toán nhận dạng.
- Xây dựng hệ thống nhận dạng chữ tiếng Việt on-line. Hướng nghiên cứu tiếp theo
- Nghiên cứu các phương pháp nhận dạng sử dụng mạng Nơ ron, Mô hình Markov ẩn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Wolfgang Hurst, Jie Yang and Alex Waibel. Error Repair in Human Handwriting – An Intelligent User Interface for Automatic On-Line Handwriting Recognition.
[2] R. O. Duda and P. E. Hart. Use of the Hough transformation to detect lines and curves in pictures. Communications of the ACM, 15(1): 11-15, 1972.
[3] S. Jaeger, S. Manke, J. Reichert and A. Waibel. Online handwriting recognition: the Npen++ recognizer.
[4] Niranjan Joshi, G Sita, A G Ramakrishnan and Srriganesh Madhvanath. Comparison of elastic matching algorithms for on-line Tamil handwriting recognition.
[5] M. Blumenstein, C. K. Cheng and X.Y. Liu. New preprocessing techniques for handwritten word recognition.
[6] Eiji Taira, Siichi Uchida and Hiroaki Sakoe. Nonuniform Slant Correction for Handwriting word Recognition
[7] B. Gatos, I. Pratikakis,A.L. Kesidits, S.J. Perantoniss. Efficient Off-Line Cursive handwriting Word Recognition
[8] U.-V. Marti and H. Bunke. Text line segmentation and word recognition in a system for general writer independent handwriting recognition. In Proc. 6th Int. Conference on Document Analysis and Recognition, pages 159–163, 2001.
[9] Marcus Liwicki, Mathias Scherz and Horst Bunke. Word Extraction from On-Line Handwritten Text Lines
[10] Lei Huang, Genxun Wan, Changping Liu. An Improved Parallel Thinning Algorithm.
[11] Jean R_ Ward and Thedore Kuklinski_ A Model for Variability E_ects in Handwriting Character Recognition Systems in IEEE Trans. Sys. Man. Cybernetics Vol: 18, No3, pp: 438 – 451, 1988_
[12] Nafir arica. An off_line character recognition for free style handwring. [13] Susan A. Dey. Adding Feedback to Improve segmentation and Recognition of Handwriting Numerals
[14] M. Morita, R. Sabourin, F. Bortolozzi and C. Y. Suen. A Recognition and Verification Strategy for Handwriten Word Recognition.
[15] Ernesto Tapia and Raúl Rojas. Recognition of On-line Handwriten Mathematical Formulas in the E-Chalk System.
[16] Nafiz Arica. An Off-line Character recognition system for free style Handwriting.
[17] Ralph NIELS and Louis VUURPIJL. Using Dynamic Time Warping for Intuitive Handwriting Recognition
[18] Scott Connell. A Comparison of Hidden Markov Model Features for the Recognition of Cursive Handwriting
[19] Ming-Yen Tsai and Leu-Shing Lan. Online Recognition of Chinese handwriting characters based on the point distribution model.
[20] Sung-Hyuk Cha, Yong-Chul Shin, Sargur N. Srihari. Approximate Stroke Sequence String Matching Algorithm for Character Recognition and Analysis
[21] Vladislav G. Polyakov, Mikhail A. Ryleev And Boris E. Gorbatov. United States Patent. Method And Apparatus For Pattern Recoginition And Representation Using Fourier Descriptors And Iterative Transforrmation Reparametrization.
[22] M. Blumenstein And B. Verma. An Artificial Neural Network Based Segmentation Algorithm for Off-line Handwriting Recognition.
[23] L.R.B. Schomaker, “User-Inerface Aspects in Recognizing Connected- Cursive Handwriting”, Proceedings of the IEE Colloquium on Handwriting and Pen-based input, 1994.
PDF Merger
Thank you for evaluating AnyBizSoft PDF Merger! To remove this page, please
register your program!
Go to Purchase Now>>
Merge multiple PDF files into one
Select page range of PDF to merge
Select specific page(s) to merge