Erkännande och hämtning av historiskt handskrivet material är ett olöst problem. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att känna igen och hämta handskrivna manuskript, baserat på ordbildsklassificering som ett viktigt steg. Beslut träd med normaliserade pixlar som funktioner utgör grunden för en mycket exakt AdaBoost klassificerare, tränad på en corpus av ord bilder som har ändrats storlek och prov på en pyramid av upplösningar. För att härleda problem från den mycket skeva fördelningen av klassfrekvenser utökas ordklasser med mycket få träningsprover med stokastiskt förändrade versioner av originalen. Detta ökar igenkänningsprestandan avsevärt. På en standard corpus på 20 sidor handskrivet material från George Washington-kollektionen visar igenkänningsprestandan en betydande förbättring i prestanda jämfört med tidigare publicerade resultat (75% mot 65%). Efter ordigenkänning görs hämtning med hjälp av en språkmodell över de erkända orden. Retrieval prestanda visar också avsevärt förbättrade resultat jämfört med tidigare publicerade resultat i denna databas. En mer utmanande databas med 100 sidor från George Washingtons samling presenteras också.
Förstärkta beslut träd REF hade använts på ordigenkänning och hämtning, och gav bra hämtning prestanda med låg ordfelsfrekvens.
Boosted decision trees for word recognition in handwritten document retrieval
{'venue': "SIGIR '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}