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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

A MDRNN-SVM Hybrid Model for Cursive Offline Handwriting Recognition

verfasst von : Byron Leite Dantas Bezerra, Cleber Zanchettin, Vinícius Braga de Andrade

Erschienen in: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2012

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents a recurrent neural networks applied to handwriting character recognition. The method Multi-dimensional Recurrent Neural Network is evaluated against classical techniques. To improve the model performance we propose the use of specialized Support Vector Machine combined whit the original Multi-dimensional Recurrent Neural Network in cases of confusion letters. The experiments were performed in the C-Cube database and compared with different classifiers. The hierarchical combination presented promising results.

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Metadaten
Titel
A MDRNN-SVM Hybrid Model for Cursive Offline Handwriting Recognition
verfasst von
Byron Leite Dantas Bezerra
Cleber Zanchettin
Vinícius Braga de Andrade
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2012

Print ISBN: 978-3-642-33265-4

Electronic ISBN: 978-3-642-33266-1

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33266-1_31

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