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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.identifier(Broch.)pt_BR
dc.descriptionOrientador: Lee Luan Lingpt_BR
dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computaçãopt_BR
dc.format.extent174p. : il.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.typeTESEpt_BR
dc.titleReconhecimemto de palavras manuscritas baseado em HMM e no emprego de caracteristicas topologicas e geometricaspt_BR
dc.contributor.authorGomes, Natanael Rodriguespt_BR
dc.contributor.advisorLee, Luan Ling, 1956-pt_BR
dc.contributor.advisorLing, Lee Luan, 1956-pt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computaçãopt_BR
dc.contributor.nameofprogramPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subjectReconhecimento de padrõespt_BR
dc.subjectEscritapt_BR
dc.subjectMarkov, Processos dept_BR
dc.subjectConjuntos fuzzypt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.description.abstractResumo: O desenvolvimento de métodos para reconhecer palavras manuscritas de vários estilos de escrita, em razão das variações envolvidas, não é trivial. Nesta tese é desenvolvido um método para extração de características topológicas e geométricas de palavras manuscritas baseado na teoria de conjuntos Fuzzy. Durante o processo de reconhecimento a imagem de uma palavra manuscrita é representada por uma seqüência ordenada de segmentos de linha. Esses segmentos são extraídos de cada fração resultante do processo de segmentação da palavra em caracteres. Para cada segmento de linha é atribuído, através de conjuntos fuzzy, valores representando sua similaridade a padrões específicos de linhas retas e curvas. O processo de segmentação desenvolvido é explícito e emprega morfologia matemática para determinar possíveis pontos de segmentação da palavra. A classificação de palavras baseia-se nos modelos ocultos de Markov. Também é utilizado no processo de classificação uma generalização dos modelos ocultos de Markov empregando medidas e integrais fuzzy. Para treinamento e testes do sistema de reconhecimento utiliza-se uma base de dados composta por palavras empregadas na escrita da quantia numérica em cheques brasileirospt
dc.description.abstractAbstract: Due to the large variability of human handwriting, the development of unconstrained methods for recognizing handwritten words is not trivial. This thesis presents a fuzzy set based method for extracting topologic and geometric characteristics from handwritten words. During the recognition process a handwritten word image is represented by an ordered sequence of line segments. The line segments are extracted from each word fraction produced by the segmentation algorithm. Fuzzy set theory is applied to attribute to each line segment a set of values representing degrees of similarity to straight line and curve line patterns. The developed word segmentation algorithm is explicit and employs mathematical morphology to assign segmentation points on a word image. The classification of the handwritten words is a Hidden Markov Model based process. A generalization of the Hidden Markov Models employing fuzzy measures and fuzzy integrals is also used as a handwritten word classifier. The recognition system is trained and tested with a database compound by Brazilian bank check wordsen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2000pt_BR
dc.identifier.citationGOMES, Natanael Rodrigues. Reconhecimemto de palavras manuscritas baseado em HMM e no emprego de caracteristicas topologicas e geometricas. 2000. 174p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/260937>. Acesso em: 27 jul. 2018.pt_BR
dc.description.degreelevelDoutoradopt_BR
dc.description.degreenameDoutor em Engenharia Elétricapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameGerken, Maxpt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameFlores, Edna Luciapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameViolaro, Fabiopt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameRomano, João Marcos Travassospt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameIano, Yuzopt_BR
dc.date.defense2000-08-14T00:00:00Zpt_BR
dc.date.available2018-07-27T06:31:38Z-
dc.date.accessioned2018-07-27T06:31:38Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-07-27T06:31:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gomes_NatanaelRodrigues_D.pdf: 5574826 bytes, checksum: 8a013414be03e4254c49b5261de3644a (MD5) Previous issue date: 2000en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260937-
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