Abstrakt. När man erkänner kursiva skript, är ett stort åtagande att segmentera kursiva ord till tecken och isolera sammanslagna tecken. Segmenteringen är vanligtvis det avgörande skedet i systemet som en betydande del av behandlingen ägnas åt och en betydande andel av igenkänningsfelen tillskrivs. Det mest anmärkningsvärda draget i den arabiska skriften är dess kursivitet. Jämfört med andra funktioner, den kursiva arabiska ord utgör det svåraste problemet för erkännande algoritmer. I detta arbete beskriver vi utformningen och genomförandet av ett arabiskt ordigenkänningssystem. För att känna igen ett ord delar systemet inte upp det i tecken i förväg, utan känner snarare igen ingångsordet genom att upptäcka en uppsättning "formiga primitiver" på ordet. Den matchar sedan de regioner i ordet (representerade av de upptäckta primitiva) med en uppsättning symbolmodeller. Ett rumsligt arrangemang av symbolmodeller som matchas med regioner av ordet blir då beskrivningen av det erkända ordet. Eftersom antalet möjliga arrangemang för alla symbolmodeller är kombinatoriskt stort, innebär systemet en uppsättning begränsningar som hänför sig till ordstruktur och rumslig överensstämmelse. Systemet söker det utrymme som består av arrangemang som uppfyller begränsningarna, och försöker maximera en efterhand sannolikheten för arrangemanget av symbolmodeller. Vi mäter systemets noggrannhet inte bara på ord utan även på isolerade tecken. För isolerade tecken har den en igenkänningsfrekvens på 99,7 % för syntetiskt skadade symboler och 94,1 % för skannade symboler. För isolerade ord har systemet en igenkänningsfrekvens på 99,4% för bullerfria ord, 95,6% för syntetiskt skadade ord och 73% för skannade ord.
REF För att känna igen ett ord, det system som föreslås av Ref.
A segmentation-free approach to text recognition with application to Arabic text
{'venue': 'International Journal on Document Analysis and Recognition', 'journal': 'International Journal on Document Analysis and Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}