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2005 | OriginalPaper | Chapter

Collaboration Between Statistical and Structural Approaches for Old Handwritten Characters Recognition

Authors : Denis Arrivault, Noël Richard, Christine Fernandez-Maloigne, Philippe Bouyer

Published in: Graph-Based Representations in Pattern Recognition

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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In this article we try to make different kinds of information cooperate in a characters recognition system addressing old Greek and Egyptians documents. We first use a statistical approach based on classical shape descriptors (Zernike, Fourier). Then we use a structural classification method with an attributed graph description of characters and a random graph modeling of classes. The hypothesis, that structural methods bring topological information that statistical methods do not, is validated on Greek characters. A cooperation with a chain of classifiers based on reject management is then proposed. Due to computation cost, the goal of such a chain is to use the structural approach only if the statistical one fails.

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Metadata
Title
Collaboration Between Statistical and Structural Approaches for Old Handwritten Characters Recognition
Authors
Denis Arrivault
Noël Richard
Christine Fernandez-Maloigne
Philippe Bouyer
Copyright Year
2005
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-31988-7_28

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