¿Cuál es el estado de la técnica de reconocimiento de escritura a mano?

Más allá de los dígitos escritos a mano, conozco un sistema de reconocimiento de escritura a mano basado en HMM (fuera de línea) desarrollado en BBN.

http://www.cvc.uab.es/icdar2009/…

Muestran buenos resultados de reconocimiento para la escritura en árabe, que se considera un desafío debido a las altas variaciones en el idioma …

Anteriormente, han demostrado un buen rendimiento en inglés, su sistema está adaptado de su sistema de reconocimiento continuo de voz BYBLOS:

http://reference.kfupm.edu.sa/co…

Estoy de acuerdo en que solo para los dígitos escritos a mano, probablemente las redes neuronales o las redes profundas como DBM han mostrado resultados impresionantes de vanguardia. Pero cuando se trata del reconocimiento general de escritura a mano, las características basadas en el lenguaje también se vuelven importantes. Entonces, este enfoque basado en HMM o CRF es más probable que funcione mejor.

En lo que respecta a los dígitos escritos a mano, hay un conjunto de datos conocido como MNIST ( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ). El método de vanguardia en ese conjunto de datos se publicó recientemente en CVPR 2012. Los autores utilizan redes profundas para la tarea con un rendimiento cercano al nivel humano.

Enlace de papel –
http://www.idsia.ch/~ciresan/dat

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