Abstrakt. För att förbättra resultaten av automatiskt erkänd handskriven text ingår information om språket ofta i erkännandeprocessen. Ett gemensamt tillvägagångssätt är att representera en textrad som en sekvens. Den behandlas i en riktning och språkinformationen via n-gram ingår direkt i avkodningen. Detta tillvägagångssätt använder emellertid bara sammanhang på ena sidan för att uppskatta ett ords sannolikhet. Därför föreslår vi ett dubbelriktat erkännande i detta dokument med hjälp av tydliga framåt- och bakåtvända språkmodeller. Genom att kombinera avkodningshypoteser från båda riktningarna uppnår vi en betydande ökning av igenkänningsnoggrannheten för skribentens oberoende handstilsigenkänningsuppgift. Båda språkmodellerna är av samma typ och kan uppskattas på samma corpus. Därför ökar igenkännandenoggrannheten utan något ytterligare behov av utbildningsdata eller språkmodellering komplexitet.
REF använde också ett dubbelriktat n-gram LM för handstilsigenkänning.
Bidirectional language model for handwriting recognition
{'venue': 'SSPR/SPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}