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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Text-Independent Handwriting Classification Using Line and Texture-Based Features

verfasst von : T. Shreekanth, M. B. Punith Kumar, Akshay Krishnan

Erschienen in: Proceedings of the International Conference on ISMAC in Computational Vision and Bio-Engineering 2018 (ISMAC-CVB)

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper addresses the problem of making a machine recognize the writer by means of the handwriting. It delineates the preprocessing methods used to enhance handwritings, so as to ease the process of feature extraction. It discusses six statistical texture-based features that characterize a handwriting. Once these features are extracted, a nearest neighbor approach is used to classify a sample handwriting into one of those in the database. The methods are verified on a self-compiled database, and a performance evaluation is also performed. This method can be used to identify an unknown handwriting and is in specific demand in the forensic domain. Unlike other biometric identification methods, handwriting-based identification is the least intrusive.

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Literatur
1.
Raj A, Chaudhary A (2016) A review of personal identification using handwriting. Int J Eng Sci Comput
2.
Feature extraction and identification of handwritten characters, Computer Technology Application Key Laboratory of Yunnan Province, Kunming University of Science & Technology, Kunming, China
3.
Nath RK, Rastogi M (2012) Improving various off-line techniques used for handwritten character recognition: a review. IJCA 49(18)
4.
Saady YE, Rachidi A, El Yassa M, Mammass D (2011) Amazigh handwritten character recognition based on horizontal and vertical centerline of character. IJAST 33(17):33–50
5.
Nguyen V, Blumenstein M (2011) An application of the 2D gaussian filter for enhancing feature extraction in off-line signature verification. In: 2011 international conference on document analysis and recognition (ICDAR), pp 339–343
6.
Preprocessing and Feature Extraction for a Handwriting Recognition System. 0-8186-4960-7/93 Q 1993 IEEE
7.
Kurita T, Otsu N, Abdelmelek N (1992) Maximum likelihood thresholding based on population mixture models. Pattern Recognit 25(10):1231–1240
8.
He L, Chao Y, Suzuki K, Wu K (2009) Fast connected-component labeling. Pattern Recognit (Elsevier)
9.
Seo J, Chae S, Shim J, Kim D, Cheong C, Han T-D. Fast contour-tracing algorithm based on a pixel-following method for image sensors
10.
Bulacu M, Schomaker L (2007) Text-independent writer identification and verification using textural and allographic features. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 29(4)
11.
Bulacu M, Schomaker L, Vuurpijl L (2003) Writer identification using edge-based directional features. In: Proceedings of 7th international conference on document analysis and recognition (ICDAR 2003), IEEE Press
12.
Marti U-V, Messerli R, Bunke H (2001) Writer identification using text line based features. Institut fur Informatik und angewandte Mathematik, 0-7695-1263-1/01 0, IEEE
13.
Zhu Y, Tan T, Wang Y. Biometric personal identification based on handwriting (unpublished)
14.
Srihari SN, Cha S-H, Arora H, Lee S (2002) Individuality of handwriting. J Forensic Sci 47(4)
15.
Marti U, Bunk H (2002) The IAM-database: an english sentence database for off-line handwriting recognition. Int J Doc Anal Recognit 4:39–46CrossRefMATH
Metadaten
Titel
Text-Independent Handwriting Classification Using Line and Texture-Based Features
verfasst von
T. Shreekanth
M. B. Punith Kumar
Akshay Krishnan
Copyright-Jahr
2019
Buch
Proceedings of the International Conference on ISMAC in Computational Vision and Bio-Engineering 2018 (ISMAC-CVB)

Print ISBN: 978-3-030-00664-8

Electronic ISBN: 978-3-030-00665-5

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00665-5_22

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    Bildnachweise