Abstract-This paper tar upp problemet med holistiskt erkännande av tryckta ligaturer i nastalique skrivstil av urduspråket. Den största svårigheten med igenkänningsprocessen ligger i det stora antalet klasser/ligaturer (17 000 olika möjliga ligaturer i våra Urdu textdata). Detta stora antal klasser begränsar inte bara igenkänningsalgoritmernas effektivitet (löptid), utan gör det också svårt att använda toppmoderna klassifikationer - som Random Forests - som bara klarar upp till några hundra klasser. Närmaste granne klassificerare skala upp väl för att ta itu med sådana storskaliga klassificeringsproblem, men deras dåliga körtid effektivitet utgör ett stort hinder. I detta papper undersöker vi två strategier för att förbättra effektiviteten (minska sökytan) av närmaste granne baserad klassificering av Urdu ligatures. Den första metoden använder spektral hashing för att tillgripa ungefärlig närmaste grannklassificering. Den andra metoden bygger på idén om hierarkisk klassificering för att partitionera sökytan baserat på antalet tecken i en ligatur. Experiment med spektral hashing visar att sökytan för närmaste granne jämförelse kan minskas med cirka 50% utan en förlust i igenkänning noggrannhet. Ytterligare experiment visar att Random Forest klassificerare kan tillförlitligt användas som den första etappen klassificering för att skilja en-tecken ligaturer från multipla tecken ligaturer i ett hierarkiskt klassificeringsschema. Vi hoppas att de idéer som presenteras i detta dokument skulle bygga grunden för praktiska storskaliga klassificeringssystem inte bara för Nastalique, utan även för andra urdu- och arabiska manus.
Likaså undersöktes två strategier för att förbättra klassificeringen av Urdu tryckta ligaturer med hjälp av närmaste granne av REF.
Search Space Reduction for Holistic Ligature Recognition in Urdu Nastalique Script
{'venue': '2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition', 'journal': '2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}