Offline handstilsigenkänningssystem kräver beskärda textradsbilder för både utbildning och igenkänning. Å ena sidan är det kostsamt att ange position och utskrift på radnivå. Å andra sidan, automatisk linje segmentering algoritmer är benägna att fel, kompromissa den efterföljande igenkänning. I detta dokument föreslår vi en ändring av den populära och effektiva flerdimensionella långtidsminne återkommande neurala nätverk (MDLSTMRNN) för att möjliggöra end-to-end bearbetning av handskrivna stycken. Framför allt ersätter vi kollapsskiktet som omvandlar den tvådimensionella representationen till en sekvens av förutsägelser med en återkommande version som kan känna igen en rad i taget. I den föreslagna modellen, ett neuralt nätverk utför en typ av implicit linje segmentering genom att beräkna uppmärksamhet vikter på bilden representation. Experimenten om punkter i Rimes och IAM-databasen ger resultat som är konkurrenskraftiga med dem i nätverk som utbildats på linjenivå, och utgör ett betydande steg mot en fullständig transkription av fullständiga dokument.
Under 2016 presenterade Bluche REF ett system som använder en ändring av en Long Short-Term Memory (LSTM) neurala nätverk som utför bearbetning och erkännande av kompletta stycken.
Joint Line Segmentation and Transcription for End-to-End Handwritten Paragraph Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}