Abstrakt. Utbildning och utvärdering av tekniker för handstilsigenkänning och hämtning är en utmaning med tanke på att det är svårt att skapa stora markbaserade dataset. Detta gäller särskilt historiska handskrivna datauppsättningar. I många fall måste den grundläggande sanningen skapas genom att manuellt transkribera varje ord, vilket är en mycket arbetsintensiv process. Ibland är transkriptioner tillgängliga för vissa manuskript. Dessa transkriptioner skapades för andra ändamål och därför kanske korrespondens på ord, rad eller meningsnivå inte är tillgänglig. För att vara användbart för utbildning och utvärdering måste en ordnivåkorrespondens finnas tillgänglig mellan de segmenterade handskrivna ordavbildningarna och ASCII-avskrifterna. Skapa denna korrespondens eller anpassning är utmanande eftersom segmenteringen är ofta fel och ASCII transkription kan också ha fel i den. Mycket lite arbete har gjorts för att anpassa handskrivna data till utskrifter. Här beskrivs och testas en ny Hidden Markov Modellbaserad automatisk justeringsalgoritm. Algoritmen ger en genomsnittlig justeringsnoggrannhet på cirka 72,8% när man justerar hela sidor åt gången på en uppsättning av 70 sidor av George Washington samlingen. Detta överträffar en dynamisk tidsförvrängande anpassningsalgoritm med ca 12% tidigare rapporterad i litteraturen och testad på samma samling.
I en annan studie REF använde de en Hidden Markov Model baserad automatisk anpassningsalgoritm för att anpassa texten till handskrivna data.
Aligning Transcripts to Automatically Segmented Handwritten Manuscripts
{'venue': 'Document Analysis Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}