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Erschienen in:
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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Recent Approaches in Handwriting Recognition with Markovian Modelling and Recurrent Neural Networks

verfasst von : Laurence Likforman-Sulem

Erschienen in: Recent Advances of Neural Network Models and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Handwriting recognition is challenging because of the inherent variability of character shapes. Popular approaches for handwriting recognition are markovian and neuronal. Both approaches can take as input, sequences of frames obtained by sliding a window along a word or a text-line. We present markovian (Dynamic Bayesian Networks, Hidden Markov Models) and recurrent neural network-based approaches (RNNs) dedicated to character, word and text-line recognition. These approaches are applied to the recognition of both Latin and Arabic scripts.

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Metadaten
Titel
Recent Approaches in Handwriting Recognition with Markovian Modelling and Recurrent Neural Networks
verfasst von
Laurence Likforman-Sulem
Copyright-Jahr
2014
Buch
Recent Advances of Neural Network Models and Applications

Print ISBN: 978-3-319-04128-5

Electronic ISBN: 978-3-319-04129-2

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-04129-2_26