Eftersom ökningen av pennaktiverade gränssnitt åtföljs av ett ökat antal tekniker för att känna igen pennbaserad inmatning, visar de senaste trenderna i symboligenkänning en upptrappning av system komplexitet (antal funktioner, klassificeringskombination) eller överspecialisering av system till specifika datauppsättningar eller applikationer. Trots betydelsen av representationsutrymme i funktionsbaserade metoder är det få verk som fokuserar på utformningen av funktionsuppsättningar som är anpassade till ett stort antal olika symboler, och inget universellt representationsutrymme föreslogs som referens för benchmarking. Vi introducerar i detta arbete HBF49, en unik uppsättning funktioner för representation av handritade symboler som ska användas som referens för utvärdering av symboligenkänningssystem. Ett empiriskt konstruktivt tillvägagångssätt används för att utforma denna uppsättning av 49 enkla funktioner, som kan hantera en stor mångfald av symboler i olika experimentella sammanhang. En första ansträngning görs för att garantera insyn i utformningen av funktioner och försökens reproducerbarhet. Vi visar att med hjälp av off-the-shelf statistiska klassificeringar, HBF49 representationen presterar jämförbart eller bättre än state-of-the-art resultat som rapporterats på 8 databaser av handritade objekt. Vi får också en bra igenkänningsprestanda för användardefinierade gester som ytterligare intygar HBF49:s förmåga att hantera en mängd olika symboler.
Nyligen presenterade Delaye och Anquetil REF en uppsättning av 49 funktioner, som kallas HBF49, för representation av handritade symboler för användning som referens för utvärdering av symboligenkänningssystem.
HBF49 feature set: A first unified baseline for online symbol recognition
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}