Ordsegmentering är det mest kritiska förbehandlingssteget för alla handskrivna dokumentigenkännings- och/eller hämtningssystem. När skrivstilen är okonstruerad (skrivs på ett naturligt sätt) kan det vara otillförlitligt att känna igen enskilda komponenter, så de måste grupperas i ordhypoteser innan igenkänningsalgoritmer kan användas. Detta dokument beskriver en gap metrisk baserad maskininlärning metod för att separera en rad av okonstruerad handskriven text till ord. Vår strategi använder en uppsättning av både lokala och globala drag, som motiveras av hur människor utför denna typ av uppgift. För att övervinna nackdelarna med olika avståndsberäkningsmetoder föreslår vi dessutom en kombinerad avståndsmätare som beräknas med tre olika metoder. Klassificeringen görs med hjälp av ett trelagers neuralt nätverk. Algoritmen utvärderas med hjälp av en okonstruerad handstil databas som innehåller 50 sidor (1026 rad, 7562 ord bilder) handskrivna dokument. Den totala noggrannheten är 90,8 %, vilket visar en bättre prestanda än en tidigare metod.
Huang och Srihari REF beskrev ett tillvägagångssätt för att skilja en rad handskriven text från ord.
Word segmentation of off-line handwritten documents
{'venue': 'Electronic Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}