Abstrakt. I detta dokument föreslås en metod för att förbättra off-line teckenklassificeringar som lärts från exempel med hjälp av virtuella exempel syntetiserade från en on-line teckendatabas. För att få bra klassificeringar krävs vanligtvis en stor databas som innehåller tillräckligt många variationer av handskrivna tecken. I praktiken är det dock tidskrävande och kostsamt att samla in tillräckligt med uppgifter. I detta dokument föreslår vi en metod för att utbilda SVM för teckenigenkänning offline baserat på artificiellt utökade exempel med hjälp av on-line-tecken. I vår metod, virtuella exempel syntetiseras från on-line tecken genom följande två steg: (1) tillämpa affin transformation till varje slag av "riktiga" tecken, och (2) tillämpa affin transformation till varje slag av konstgjorda tecken, som syntetiseras på grundval av PCA. SVM klassificerare utbildas genom att använda utbildningsprover som innehåller artificiellt genererade mönster och verkliga tecken. Vi undersöker effektiviteten hos den föreslagna metoden med avseende på igenkänningsfrekvensen och antalet stödvektorer för SVM genom experiment med den handskrivna japanska Hiragana-karaktärklassificeringen.
Miyao och Maruyama REF har föreslagit en metod för att förbättra offline Japansk Hiragana teckenklassificering med hjälp av virtuella exempel syntetiserade från en online teckendatabas.
Virtual example synthesis based on PCA for off-line handwritten character recognition
{'venue': 'Document Analysis Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}