Att känna igen rader av okonstruerad handskriven text är en utmanande uppgift. Svårigheten att segmentera kursiva eller överlappande tecken, kombinerat med behovet av att utnyttja omgivande sammanhang, har lett till låga igenkänningsfrekvenser för även de bästa nuvarande igenkännarna. De senaste framstegen på området har gjorts antingen genom förbättrad förbearbetning eller genom framsteg i språkmodellering. Relativt lite arbete har gjorts på de grundläggande igenkänningsalgoritmerna. Faktum är att de flesta system förlitar sig på samma dolda Markov modeller som har använts i årtionden i tal och handstil erkännande, trots deras välkända brister. I detta dokument föreslås en alternativ metod baserad på en ny typ av återkommande neurala nätverk, särskilt utformad för sekvensmärkning uppgifter där data är svår att segmentera och innehåller långdistans dubbelriktade beroenden. I experiment på två stora okonstruerade handstilsdatabaser uppnår vår strategi ordigenkänningsnoggrannheter på 79,7 procent på onlinedata och 74,1 procent på offlinedata, vilket avsevärt överträffar ett toppmodernt HMM-baserat system. Dessutom demonstrerar vi nätverkets robusthet mot lexikonets storlek, mäter det individuella inflytandet av dess dolda lager och analyserar dess användning av sammanhang. Slutligen ger vi en ingående diskussion om skillnaderna mellan nätverket och HMMs, vilket tyder på skäl för nätverkets överlägsna prestanda.
Tvåvägs LSTMs har experimenterats på handstilsigenkänning problem, och utvärderades på både online och offline data, vilket visar sig överträffa den senaste HMM-baserade systemet REF.
A Novel Connectionist System for Unconstrained Handwriting Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}