Ancient indian document analysis using cognitive memory network

2014

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icacci.2014.6968659
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In this work, we propose a character segmentation system from ancient palm leaf manuscripts written in ancient Arya Ezhuthu(which was popularized as script to write Malayalam from 17thcentury). The automatic recognition of handwritten text from digital images of palm leaves dating back to 10thcentury BC. This can enable context based searching in large volumes of digital document. The subject about document image understanding is to extract and classify individual data meaningfully from palm leaf manuscript. We propose an automatic approach to detecting and identifying the characters. The proposed approach can improve the readability of the document. Text line segmentation is then applied and the characters are extracted.