Article

Article title THE IDENTIFICATION OF IMAGES HANDWRITTEN SYMBOLS BASED ON SCALE TRANSFORMATION AND SORTING POLAR COORDINATES
Authors Ya.E. Romm, A.S. Dzuba
Section SECTION IV. METHODS OF THE ARTIFICIAL INTELLECT
Month, Year 05, 2014 @en
Index UDC 681.3.06: 681.323 (519.6)
DOI
Abstract The recognition of graphical representations of the handwritten symbols on the example of lowercase Russian letters, which are different by handwriting and have the average degree of distortion, is considered. The goal is a stable identification based on integer’s signs and classification the objects of this type. A method based on scaling with preprocessing of image points and searching local extreme radii of polar coordinate by sorting is proposed. An algorithm for calculating the symbol image outline thickness is given. A method for processing a polar coordinate of unique-isolated points and based on it an algorithm for obtaining integer’s identifier of a hand-written symbol image are described. It is proposed to combine this approach with a method of identifying handwritten symbols based on nested sequences of extrema to achieve the increased stability identification as a result. The results of program and calculation experiment to produce unique-isolated points, as well as the results of their processing and forming method using nested sequences extrema, are given. There are examples of integer’s identifiers in the form of matrices permutation of the indices of extreme radii and their angles. The principle of identification based on matrix whose rows are permutations of the indices is proposed.

Download PDF

Keywords Identification of handwritten symbols; polar coordinate; extreme radius; integer’s identifiers; permutation of the indices; unique-isolated points of image; image scaling; the thickness of the outline the symbol image.
References 1. Ромм Я.Е. Параллельная сортировка слиянием по матрицам сравнений // Кибернетика и системный анализ. – 1994. – № 5. – С. 3-23.
2. Ромм Я.Е. Параллельная сортировка слиянием по матрицам сравнений // Кибернетика и системный анализ. – 1995. – № 4. – С. 13-37.
3. Ромм Я.Е. Локализация и устойчивое вычисление нулей многочленов на основе сортировки // Кибернетика и системный анализ. – 2007. – № 1. – С. 165-183.
4. Ромм Я.Е., Дзюба А.С. Метод распознавания рукописных символов на основе сортировки полярных координат. – Таганрог: ТГПИ, 2012. – 42 с. Деп. в ВИНИТИ 14.11.2012, № 418 – В2012.
5. Ромм Я.Е., Дзюба А.С.Идентификация рукописных символов с применением подстановки индексов при сортировке полярных координат // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. – № 7 (144). – С. 154-160.
6. Демин А.А. Обзор интеллектуальных систем для оценки каллиграфии // Инженерный вестник (МГТУ им. Н.Э. Баумана). Электронный журнал.– 2012. – № 9.
7. Гайдуков Н.П., Савкова Е.О. Обзор методов распознавания рукописного текста // Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых учёных "Информационно-управляющие системы и компьютерный мониторинг – 2012".
8. Садыхов Р.Х., Ваткин М.Е. Алгоритм обучения нейронной сети «неокогнитрон» для распознавания рукописных символов // Весцi НАН Беларусi. Сер. фiз.-тэхн. навук.2002. –№ 3. – C. 1.
9. Садыхов Р.Х., Дудкин А.А. Обработка изображений и идентификация объектов в системах технического зрения // Штучний інтелект. 2005 – № 3. – С. 670-679.

Comments are closed.