÷ƒ’À;è TeX output 1998.02.13:1047‹ÿÿÿÿ Þ·¬ ý#HT ¾·¬ þè ÿ4 áŸòñË‘âŸåt›‰ffûŸ$ÿ„$ÿffŸïÌÈ‘óò"V cmbx10ºInš®9ternational–ÕTJournal“on“DoQÇcumen˜t“Analysis“and“Recognition“man˜uscript“No.ŽŸ ³8‘óKñ`y cmr10²(will–UUbGe“inserted“b¸ãy“the“editor)ŽŽ’ú34„$ÿffŽžff‰ffûŽŽŽŸH˜‘âóÂÖN ff cmbx12¼Automatic–ffreading“of“cursivŒÌe“scripts“using“a“reading“mos3delŽŸ Õ‘âand–ffps3erceptual“conceptsŽŸ&n‘âóÂÖN  cmbx12ÃThe–€PER CEPTO“systemŽŸyŸ‘âºM.–ÕTC^‘ú@ot«‘ú}WeŸü^ÿóÙ“ Rcmr7±1ó 0e—rcmmi7´;±2´;±3Ž‘5YŸü^ÿ´;Ž‘YŸü^ÿ?Ž‘®=º,“E.“LecolinetŸü^ÿ±1Ž›|sº,“M.“CherietŸü^ÿ±2Ž˜º,“C.Y.“SuenŸü^ÿ±3ŽŽŸî‘âŸü-=ó¹Aa¨cmr6Å1ŽŽ‘êÊ¥óo´‹Ç cmr9ÄENST,–TSIG“/“CNRS“URA“820,“46“rue“Barrault,“F-75634“P¾9aris“Cedex“13,“F‘ÿ:«ranceŽ¤ ³8‘âŸü-=Å2ŽŽ‘êÊ¥ÄE.T.S,–TUniv¾9ersitš¾ª‘û¡Xe“du“Qu˜‘û¡XebAÇec,“1100“rue“Notre-Dame“Ouest,“Mon¾9tr˜‘û¡Xeal,“Qu˜‘û¡XebAÇec“H3C“1K3,“CanadaŽ¡‘âŸü-=Å3ŽŽ‘êÊ¥ÄCENP›ÿ:«ARMI,–TConcordia“Univ•¾9ersit“y˜,–TSuite“GM-606,“1455“de“Maisonneuvš¾9e“Ouest,“Mon˜trš¾ª‘û¡Xeal,“Qu˜‘û¡XebAÇec“H3G“1M8,“CanadaŽŸŒÒ‘âReceiv¾9ed–TJune“29,“1997“/“Revised“August“13,“1997ŽŽ àï þ=è‘âºAbstract.ŽŽ‘2²This–¼5papšGer“presen¸ãts“a“mo˜del“for“reading“cur-Ž¤ <.‘âsivš¸ãe–³™scripts“whic˜h“has“an“arc˜hitecture“inspired“b˜y“the“bGe-Ž¡‘âhaš¸ãvior–çìof“h˜uman“reading“and“pGerceptual“concepts.“TheŽ¡‘âscopGe–Èîof“this“study“is“limited“to“oine“recognition“ofŽ¡‘âisolated–w*cursivš¸ãe“w˜ords.“First,“this“papšGer“describ˜es“Mc-Ž¡‘âClelland–ƒéand“Rumelhart's“reading“moGdel,“whic¸ãh“formedŽ¡‘âthe–jèbasis“of“the“system.“The“methošGd's“b˜eha¸ãvior“is“presen-Ž¡‘âted,›¶follo•¸ãw“ed˜b“y˜the˜main˜original˜con“tributions˜of˜ourŽ¡‘âmoGdel–ywhicš¸ãh“are:“the“dev˜elopmen˜t“of“a“new“tec˜hnique“forŽ¡‘âbaseline–-extraction,“an“arcš¸ãhitecture“based“on“the“c˜hosenŽ¡‘âreading–R"mošGdel“(hierarc¸ãhical,“parallel,“with“lo˜cal“represen-Ž¡‘âtation–&èand“in•¸ãteractiv“e–&èactiv‘ÿqÇation“mec¸ãhanism),“the“use“ofŽ¡‘âsigni canš¸ãt–³RpGerceptual“features“in“w˜ord“recognition“suc˜hŽ¡‘âas–‹Mascenders“and“descenders,“the“creation“of“a“fuzzy“pGosi-Ž¡‘âtion–Î}concept“dealing“with“the“uncertain•¸ãt“y–Î}of“the“loGcationŽ¡‘âof–Æfeatures“and“letters,“and“the“adaptabilit¸ãy“of“the“mo-Ž¡‘âdel–œ®to“wš¸ãords“of“di eren˜t“lengths“and“languages.“After“aŽ¡‘âdescription–UUof“our“moGdel,“new“results“are“presen¸ãted.ŽŸx\‘âºKey‘³¿w®9ords:‘²Oine–¾recognition“{“Cursiv¸ãe“script“reco-Ž¡‘âgnition–UU{“P¸ãerception“{“Reading“moGdel“{“Activ‘ÿqÇationŽ‘⟒ ‰ffóÞ³Ÿ*aïº1Ž‘ yIn®9troQÇductionŽŸãµ²The›ûÓadv•¸ãen“t˜of˜the˜computer˜has˜deeply˜moGdi ed˜ourŽ¡w•¸ãa“y–«of“inš¸ãteracting“with“our“en˜vironmen˜t.“Ev˜en“thoughŽ¡this–›Òmac¸ãhine“is“able“to“pGerform“complex“calculations“andŽ¡often–E™exceeds“hš¸ãuman“capacit˜y‘ÿ*ª,“it“remains“limited“in“man˜yŽ¡other–ÈnaspGects.“In“fact,“comm¸ãunication“with“a“computerŽ¡through–ö}a“kš¸ãeybGoard“is“not“v˜ery“natural,“and“requiresŽ¡m•¸ãuc“h–Ï‹discipline.“Unfortunately‘ÿ*ª,“evš¸ãen“after“30“y˜ears“ofŽ¡in•¸ãtensiv“e›£Ýresearc“h˜in˜this˜domain,˜a˜complete˜solutionŽ¡to–rthe“automatic“reading“of“cursivš¸ãe“script“has“not“y˜etŽ¡bGeen–ëüfound.“On“the“other“hand,“handwriting“recognitionŽŸ Ɖffa‹æŸ ™š‘ ®Ÿü-=ó;Îcmmi6Ç?ŽŽ‘ÄPresen¾9tly–gat“INO,“369,“rue“F›ÿ:«ranquet,“Ste-F˜o¾9y˜,“Qu¾ª‘û¡XebAÇecŽŸ ³8G1P–T4N8,“Canada;“e-mail:“ó#ߤN cmtt9Îmcote@ino.qc.caŽŸ 5Æó$¼j‘¹ cmti9ÏCorr•‡esp“ondenc“e‘Nits“main“originalities.“The“di eren¸ãt“moGdules“ofŽ¡’é!Mthe–Vùsystem“are“represen¸ãted“in“Fig.“5,“and“will“bGe“descri-Ž¡’é!MbGed–UUin“this“section.Ž¦’é!M¹5.1Ž’ù¿¸OverviewŽŸ‡H’é!M²Our– 'methošGd,“dev¸ãelop˜ed“for“the“oine“recognition“of“iso-Ž¡’é!Mlated–Ìcursivš¸ãe“w˜ords,“moGdels“the“con˜textual“e ects“thatŽ¡’é!Mw¸ãere–½ürepšGorted“from“studies“in“exp˜erimenš¸ãtal“psyc˜hology‘ÿ*ª.Ž¡’é!MW‘ÿ*ªe–³wš¸ãere“particularly“in˜terested“in“the“In˜teractiv˜e“Acti-Ž¡’é!Mv‘ÿqÇation–QMošGdel“prop˜osed“b¸ãy“McClelland“and“Rumelhart,Ž¡’é!MbšGecause–æ*it“is“a“lexical“access“mo˜del“whicš¸ãh“mimics“h˜umanŽ¡’é!MpšGerception,–Waand“b˜ecause“it“accoun¸ãts“for“the“W‘ÿ*ªord“Sup˜e-Ž¡’é!Mrioritš¸ãy–†fE ect.“Ev˜en“with“inspiration“from“this“readingŽ¡’é!MmošGdel,–Õ’it“should“b˜e“noted“that“our“data“and“ob‘Ž8jecti-Ž¡’é!Mvš¸ães–M™are“radically“di eren˜t“from“those“of“McClelland“andŽŽŽŽŽŽŒ‹K Þ·¬ ý#HT‘âÄM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽ’Ø`5ŽŽŽ ¾·¬ þƒ ïŸåÙ‘â þê7JïJps::[begin] 14917438 18204854 394690 1973452 39797964 50059919 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f5ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8‘âÐFig.–p5.“ÄSystem›§–o•¾9v“erview.˜In˜this˜example,˜the˜k“ey-letters˜areŽŸ ³8‘âÏ`h'Ä,–TÏ`d'Ä,“Ï`e'“Äand“Ï`d'ŽŽŸ+Ñ­‘â²Rumelhart.–•šThey“use“prinš¸ãted“w˜ords“to“study“h˜uman“pGer-Ž¤ <.‘âception;–2ïwš¸ãe“w˜ork“with“handwritten“w˜ords.“In“their“case,Ž¡‘âthey–Übuild“a“reading“moGdel,“whereas“in“our“case,“wš¸ãe“w˜an˜tŽ¡‘âto–UUrecognize“a“cursivš¸ãe“w˜ord.Ž¡‘ñHence,–Rïour“recognition“methoGd“is“based“on“some“ideasŽ¡‘âpresen¸ãted–8ãin“the“McClelland“and“Rumelhart“moGdel:“neuralŽ¡‘ânet•¸ãw“ork–8ãwith“loGcal“knoš¸ãwledge“represen˜tation,“parallel“pro-Ž¡‘âcessing–¦Fof“information,“gradual“propagation“of“activ‘ÿqÇationŽ¡‘âbGet•¸ãw“een›;:adjacen“t˜lev“els˜of˜cells,˜follo“wing˜sev“eral˜bGottom-Ž¡‘âup–~and“top-doš¸ãwn“proGcesses.“Ho˜w˜ev˜er,“bGecause“of“the“v‘ÿqÇa-Ž¡‘âriabilitš¸ãy–—aof“handwriting,“w˜e“ha˜v˜e“included“in“this“arc˜hi-Ž¡‘âtecture–¡Œsome“cš¸ãharacteristics“spGeci c“to“cursiv˜e“scripts:Ž¡‘âmeaningful– features“suc¸ãh“ascenders“and“descenders,“re-Ž¡‘âlativš¸ãe–Y³pGosition“of“letters,“fuzzy“matc˜hing“tec˜hnique,“andŽ¡‘âcon¸ãtextual‘UUanalysis.Ž¡‘ñOur–<Ùsystem“PERš¸ãCEPTO‘<’for“cursiv˜e“w˜ord“recognitionŽ¡‘âhas–´¶resulted“from“these“new“dev•¸ãelopmen“ts.–´¶It“is“mainlyŽ¡‘âcompšGosed–nof“four“mo˜dules:“pre-pro˜cessing,“baseline“ex-Ž¡‘âtraction,–rfeature“extraction,“and“recognition.“Fig.“5“il-Ž¡‘âlustrates–Í‚the“propagation“of“information“in“the“system.Ž¡‘âFirst–Iuof“all,“a“scanned“image“of“an“isolated“cursivš¸ãe“w˜ordŽ¡‘âis–íFgiv¸ãen“as“input.“Pre-prošGcessing“is“p˜erformed“on“this“in-Ž¡‘âput–¥image,“including“con¸ãtour“extraction,“loGop“detectionŽ¡‘âand–¢îiden¸ãti cation“of“lošGcal“minima.“The“lo˜cal“minima“willŽ¡‘âbGe–°Dused“later“during“the“pre-segmen¸ãtation“of“the“imageŽ¡‘âinš¸ãto–Ózones,“eac˜h“con˜taining“a“k˜ey-letter“(cf.,“Sect.“5.2.2).Ž¡‘ñOnce–Ípre-proGcessing“is“complete,“the“baselines“of“theŽ¡‘âw¸ãord–Ù†image“are“found“in“order“to“prepare“for“featureŽ¡‘âextraction–º (cf.,“Sect.“5.2).“Three“t¸ãypGes“of“features“areŽ¡‘âextracted:–œÍprimary“and“secondary“features,“face-up“andŽ¡‘âface-do¸ãwn‘UUv‘ÿqÇalleys.ŽŽŽ ý]1É’ø!MIn–/ the“recognition“moGdule,“a“neural“net•¸ãw“ork‘/ withŽ¤ <.’é!Mthree›–\la•¸ãy“ers˜of˜neurons˜iden“ti es˜the˜input˜w“ord˜from˜theŽ¡’é!Mfeatures–›¼extracted“through“a“succession“of“pGerceptual“cy-Ž¡’é!Mcles–Ñ“(bšGottom-up“and“top-do¸ãwn“pro˜cesses)“(cf.,“Sect.“5.5).Ž¡’é!MA‘”tfuzzy–”„matcš¸ãhing“tec˜hnique“iden˜ti es“a“correspGondenceŽ¡’é!MbGet•¸ãw“een–¦the“zones“in“the“input“image“(parts“of“the“imageŽ¡’é!Mwhicš¸ãh–¯are“recognized)“and“letters“in“eac˜h“w˜ord“of“the“le-Ž¡’é!Mxicon–UU(conš¸ãtextual“kno˜wledge)“(cf.,“Sect.“5.7).Ž¡’ø!MThe–Ødoutput“of“the“recognition“moGdule“is“a“list“of“can-Ž¡’é!Mdidate–UUwš¸ãords“sorted“b˜y“decreasing“order“of“activ‘ÿqÇation.Ž©!¸’é!M¹5.2Ž’ù¿¸F‘ÿ;¼e–ÿ}'atur“e‘“çextr“actionŽŸĉ’é!M²As–—'explained“in“the“section“abšGo•¸ãv“e,–—'three“t¸ãyp˜es“of“featuresŽ¡’é!Mare–Š+extracted“in“this“methoGd,“as“sho¸ãwn“in“Fig.“5:“primaryŽ¡’é!Mfeatures,–IÖsecondary“features,“and“face-up“and“face-do¸ãwnŽ¡’é!Mv‘ÿqÇalleys.Ž¡’ø!MPrimary–Èpfeatures“are“used“to“detect“k¸ãey-letters“(let-Ž¡’é!Mters–l|or“part“of“letters“con¸ãtaining“an“ascender,“a“descenderŽ¡’é!Mor–q]a“lošGop“in“the“b˜o˜dy“of“the“w¸ãord)“(cf.,“Sect.“5.2.2).“Se-Ž¡’é!Mcondary–§ìfeatures“are“conditional,“bGecause“they“are“onlyŽ¡’é!Mdetected–when“they“are“found“in“the“presence“of“a“primeŽ¡’é!Mfeature–²(cf.,“Sect.“5.2.3).“F‘ÿ*ªace-up“and“face-do¸ãwn“v‘ÿqÇalleysŽ¡’é!Mare– šextracted“from“the“bac¸ãkground“of“the“image“(cf.,Ž¡’é!MSect.–V}5.2.4).“Primary“and“secondary“features“are“used“du-Ž¡’é!Mring–tthe“bšGottom-up“pro˜cesses“of“the“recognition“mo˜duleŽ¡’é!M(cf.,–ÕšSect.“5.5.1),“while“face-up“and“face-do¸ãwn“v‘ÿqÇalleys“areŽ¡’é!Min•¸ãv“olv“ed–¥™in“the“top-do¸ãwn“proGcesses“only“(cf.,“Sect.“5.5.2).Ž¡’é!MSuccessful–„iden¸ãti cation“of“these“features“relies“on“theŽ¡’é!Mbaselines–UUof“the“w¸ãord“image.Ž¦’é!M¹5.2.1–FïBaseline“extr‘ÿ}'action.‘²Baselines–.1split“a“wš¸ãord“in˜toŽ¡’é!Mthree–µšregions:“one“for“ascenders“(region“abGo•¸ãv“e–µšthe“su-Ž¡’é!MpšGerior–ßÍbaseline),“one“for“descenders“(region“b˜elo¸ãw“theŽ¡’é!Minferior–Vøbaseline),“and“one“for“the“b•Go“dy–Vøof“the“w¸ãord“(re-Ž¡’é!Mgion›A)bGet•¸ãw“een˜the˜t“w“o˜baselines).˜W‘ÿ*ªe˜ha“v“e˜dev“elopGed˜aŽ¡’é!Mnew–Ó›methoGd“for“baseline“extraction“using“en•¸ãtrop“y‘ÿ*ª,‘Ó›whic“hŽ¡’é!Mis––\describGed“in“(C^‘úÿÿot¸ã‘ûGe“1996c)“and“illustrated“in“Fig.“6.Ž¡’é!MThis–²methoGd“a•¸ãv“oids–²the“correction“of“the“slan¸ãt“of“theŽ¡’é!Mwš¸ãord,–1(and“consequen˜tly“the“baseline“follo˜ws“the“w˜ord“asŽ¡’é!Mit–Y´is“written.“W‘ÿ*ªe“basically“compute“sev¸ãeral“histogramsŽ¡’é!Mfor– cmmi10µy‘˜0²pro‘Ž8jections,“and“calculate“the“en˜trop˜y“as-Ž¡’é!MsoGciated–›åwith“eacš¸ãh“of“them.“W‘ÿ*ªe“recall“that“en˜trop˜y“isŽ¡’é!Ma–áÕmeasuremen¸ãt“of“the“compactness“assoGciated“with“theŽ¡’é!Mdensitš¸ãy–UUof“pGoin˜ts“giv˜en“b˜y“(1).ŽŸ<’é!MµE‘Z¥²=‘Çó !",š cmsy10¸‘ª¨Ÿöüóú±u cmex10«XŽŽŸ Ìt‘yg´iŽŽ‘ǵpŸÿ´iŽ‘þô²logŽ‘é (µpŸÿ´iŽ‘TL²)ŽŽŽ’Ð8á(1)ŽŽŽŽŽŸ-¤’é!MµpŸÿ´iŽ‘d²=Ÿù<$‘úKµNŸÿ´iŽŽ‘úKŸw‰fe ]/Ÿ (Ö‘™µNŽŽŽŽŽŽŽ’Ð8á²(2)ŽŽŽŽŽŸí’é!Mwhere–ÓµNŸÿ´iŽ›'c²is“the“n•¸ãum“bGer–Óof“pixels“with“ordinate“µyŸÿ´iŽ˜²inŽ¡’é!Mthe–P7histogram,“and“µN‘gR²is“the“total“n•¸ãum“bGer–P7of“pixels“inŽ¡’é!Mthe–³conš¸ãtour“of“the“w˜ord.“The“probabilit˜y“µpŸÿ´iŽ‘é²giv˜es“theŽ¡’é!MoGccurrence–UUof“ordinate“µyŸÿ´iŽ‘©¡²in“the“histogram“(Ÿøü«PŽ‘ Ž;Ÿ´iŽ‘/µpŸÿ´iŽ‘d²=‘Ç1).Ž¡’ø!MEn•¸ãtrop“y–æ¹E‘̲is“maxim¸ãum“when“all“probabilities“µpŸÿ´iŽ‘d2²areŽ¡’é!Mequal.–}ŸIt“is“minim¸ãum“when“all“probabilities“µpŸÿ´iŽ‘TL²,“exceptŽ¡’é!Mone,–Žvare“equal“to“zero.“When“a“distribution“is“compact,ŽŽŽŽŽŽŒ‹cã Þ·¬ ý#HT‘âÄ6Ž‘J~ÁM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽŽŽ ¾·¬ þsOŸðŒÈ‘â þï ²ïKps::[begin] 14917438 17850190 2697052 5196759 37495603 46836613 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f6ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8‘âÐFig.–ŒÊ6.“ÄBaseline–Textraction“methoAÇdŽŽ ¤¡"Ÿ¤Ap‘âŸÃŽE‰ff¥7ûŸ}qÌÍŸ5Æ„ ³7ffŽ’¥ÈŸ5Æ„ ³7ffŽŽ¤©­ÌÍŸ5Æ„©­ff‘ÌΟàVSïJps::[begin] 1773286 1864679 6380830 24141905 12761661 30851645 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f7aïps::[end] endTexFigŽŽŽ‘Gì…ŸãŒïJps::[begin] 4338563 1864679 8025374 23418306 23484088 30062264 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f7bïps::[end] endTexFigŽŽ’¥ÉŸ5Æ„©­ffŽŽ¡ÌÍŸ5Æ„©­ff‘ÌΟàVSïJps::[begin] 2151568 1864679 8025374 24931287 13945733 30062264 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f7cïps::[end] endTexFigŽŽŽ‘;Ý]ŸãŒïJps::[begin] 5919187 1864679 8025374 24405032 25983795 30062264 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f7dïps::[end] endTexFigŽŽ’¥ÉŸ5Æ„©­ffŽŽ¡ÌÍŸ5Æ„©­ff‘ÌΟàVSïKps::[begin] 2020011 1864679 17103257 23286743 23089397 28812410 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f7eïps::[end] endTexFigŽŽŽ‘2Ô‘ŸãŒïJps::[begin] 7103338 1864679 6972866 22628925 33285570 29536010 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f7fïps::[end] endTexFigŽŽ’¥ÈŸ5Æ„©­ffŽŽŸ ³7ÌÍŸ5Æ„ ³7ffŽ’¥ÈŸ5Æ„ ³7ffŽŽŸœ,‰ff¥7ûŽŽŽŸFX ‘âÐFig.–ÈL7.“ÄBaseline–Iextraction“for“the“short“wš¾9ord“\Tw˜o",“for“aŽ¤ ³8‘âwš¾9ord–U¹with“descenders“suc˜h“as“\T‘ÿ:«appan"“and“for“the“slan˜tedŽ¡‘âw•¾9ord‘T\T‘ÿ:«readw“ell"ŽŽŸ q‘â²its›»en•¸ãtrop“y˜is˜small.˜On˜the˜con“trary‘ÿ*ª,˜when˜a˜distribu-Ž¤ <.‘âtion–ü·is“spread,“its“en•¸ãtrop“y–ü·is“large.“Consequen¸ãtly‘ÿ*ª,“theŽ¡‘âhistogram–° haš¸ãving“the“lo˜w˜est“en˜trop˜y“will“correspGond“toŽ¡‘âthe–Iswriting“direction.“With“this“spGeci c“histogram,“w¸ãeŽ¡‘âthen–éR nd“the“thresholds“delimiting“the“b•Go“dy–éRof“the“w¸ãordŽ¡‘âfollo¸ãwing–u!a“simple“heuristic.“Examples“of“this“baselineŽ¡‘âextraction–UUtecš¸ãhnique“are“giv˜en“in“Fig.“7.ŽŸ!Ém‘â¹5.2.2–²Primary“fe–ÿ}'atur“es–²and“key-letters.‘²The–`dprimary“fea-Ž¡‘âtures–‚Sare“ascenders,“descenders,“ascender-descenders,Ž¡‘âand–;lošGops“within“the“b˜o˜dy“of“the“w¸ãord.“(see“Fig.“8)“TheŽ¡‘âk¸ãey-letters–<·(Cheriet“and“Suen“1993)“are“the“letters“(orŽ¡‘âparts–d·of“letters)“whicš¸ãh“are“describGed“b˜y“these“primaryŽ¡‘âfeatures.–ðAs“these“features“are“considered“to“bGe“robustŽ¡‘â(Bouma–íF1971),“they“will“bGe“markš¸ãed“as“the“anc˜hor“pGoin˜tsŽ¡‘âof–—'the“recognition“proGcess“(Houle“et“al.“1993).“The“goalŽ¡‘âhere–}is“not“to“segmenš¸ãt“the“whole“w˜ord“in“its“letters“butŽ¡‘ârather–jto“ nd“the“k¸ãey-letters.“First,“loGcal“minima“of“theŽŽŽ ý÷²úŸÐs ’é!MŸ‹ ¯ïKps::[begin] 12120418 7664721 7301775 17958420 32890880 34140733 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f8ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8’é!MÐFig.–M8.“ÄPrimary–¼Ifeatures.“Key-letters“ha•¾9v“e–¼Ia“blacš¾9k“con˜tourŽ¤ ³8’é!Mdelimiting–™ðletters“Ï`f›ò«'Ä,“Ï`f˜'Ä,“Ï`t'Ä,“Ï`e'“Äand“Ï`e'Ä.“Letters“Ï`i'“Äand“Ï`n‘ÿ8'“ÄareŽ¡’é!Mignored–&-bšAÇecause“they“are“not“describ˜ed“with“primary“features.Ž¡’é!MThey–Twill“bAÇe“soughš¾9t“during“the“top-do˜wn“proAÇcessesŽŽ ™ÞòŸðŒÈ’é!MŸy¸ïKps::[begin] 14917438 8291912 7762247 19142492 32496189 32890880 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f9ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8’é!MÐFig.–ŒÊ9.“ÄConditional‘TfeaturesŽŽŸÊå’é!M²uppšGer–pocon¸ãtour“are“found,“in“order“to“lo˜cate“p˜oten¸ãtial“li-Ž¤ <.’é!Mgatures.–Although“more“sophisticated“algorithms“couldŽ¡’é!MbšGe–XDused“to“ nd“p˜otenš¸ãtial“segmen˜tation“pGoin˜ts,“w˜e“justŽ¡’é!Muse–UUhere“the“loGcal“minima“as“ rst“appro¸ãximation.Ž¡’ø!MOnce–ÝÅthese“pGotenš¸ãtial“ligatures“are“detected,“the“w˜ordŽ¡’é!Mis–±pre-segmenš¸ãted“in˜to“connected“compGonen˜ts.“The“k˜ey-Ž¡’é!Mletters–aÕare“the“connected“compGonenš¸ãts“whic˜h“o˜v˜erlap“theŽ¡’é!Mascender–8ãand/or“descender“regions.“Connected“compGonen¸ãtsŽ¡’é!Mdetected–»as“lošGops“in“the“b˜o˜dy“of“the“wš¸ãord“are“also“iden˜ti-Ž¡’é!M ed–'ías“kš¸ãey-letters.“Eac˜h“k˜ey-letter“determines“the“widthŽ¡’é!Mand––,the“loGcation“of“a“zone.“These“zones“form“the“input“toŽ¡’é!Mthe–“recognition“mošGdule“during“the“b˜ottom-up“pro˜cesses.Ž©!p’é!M¹5.2.3›ï+Se–ÿ}'c“ondary˜fe“atur“es˜or˜c“onditionals.‘²Secondary‘¢Efea-Ž¡’é!Mtures,–!suc¸ãh“as“b‘™˜‰ffŽ›™šloGop,“d‘™˜‰ffŽ˜loGop“or“t“bars,“ha•¸ãv“e–!their“pre-Ž¡’é!Msence–,¶attested“only“when“they“are“found“in“com¸ãbinationŽ¡’é!Mwith–Ìáthe“primary“features;“for“this“reason“they“are“calledŽ¡’é!Mconditional–‚features,“as“in“(Lecolinet“1994).“F‘ÿ*ªor“example,Ž¡’é!Mthe–6‹feature“d‘™˜‰ffŽ‘™šlošGop“is“a“lo˜op“that“will“only“b˜e“detectedŽ¡’é!Mwhen–£an“ascender“is“found“on“its“righ¸ãt“within“the“sameŽ¡’é!Mzone.–Ä·T‘ÿ*ªests“sho¸ãw“that“detection“of“secondary“features“in-Ž¡’é!Mcreases– ƒthe“recognition“rate“b¸ãy“4%“on“the“training“set.Ž¡’é!M(see–UUFig.“9)Ž¦’é!M¹5.2.4–RúF‘ÿ;¼ac›ÿ}'e-up“and“fac˜e-down“val‘‚Øleys.‘²Here,–;Hthe“bac¸ãk-Ž¡’é!Mground–j+of“the“image“is“takš¸ãen“in˜to“accoun˜t.“(see“Fig.“10)Ž¡’é!MF‘ÿ*ªace-up–@Oand“face-do¸ãwn“v‘ÿqÇalleys“are“the“connected“com-Ž¡’é!MpGonenš¸ãts–‚Wof“the“bac˜kground“extracted“bGet˜w˜een“the“lo˜w˜erŽ¡’é!Mand–ÞCthe“uppGer“conš¸ãtours“of“the“w˜ord“(Cheriet“and“SuenŽŽŽŽŽŽŒ‹}/ Þ·¬ ý#HT‘âÄM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽ’Ø`7ŽŽŽ ¾·¬ þØqŸìÙš‘â ÿVæ$‰ffxœk ¬Ü„¬ÜffŸý‘ ÿYæ$ïLps::[begin] 7458719 10885596 10393518 11840716 29864919 40258437 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f10ïps::[end] endTexFigŽŽŽŽ‘wÏŸ„¬ÜffŽžff‰ffxœkŽŽŽŽŸff‘âÐFig.–ŒÊ10.“ÄF‘ÿ:«ace-up–Tand“face-do¾9wn“v‘ÿ|ralleysŽŽ ÿ°¤ŸðŒÈ‘â ÿBïKps::[begin] 14208860 14990721 2762833 7762247 37429821 44336906 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f11ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8‘âÐFig.–ŒÊ11.“ÄThree–Tlev¾9el“systemŽŽŸÿÕ‘â²1993).–.pThese“features“are“less“stable,“but“will“bGe“used“inŽ¤ <.‘âthe–y>h¸ãypGothesis“generation,“v‘ÿqÇalidation“and“insertion“pro-Ž¡‘âcess–ÏÜto“ nd“other“clues“leading“to“the“iden•¸ãtit“y–ÏÜof“theŽ¡‘âtarget–UUw¸ãord“(cf.,“Sect.“5.5.2)Ž‘H€ .ŽŸ ´`‘â¹5.3Ž‘òžkA¾“r–ÿ}'chite“ctur“e–“çof“the“r–ÿ}'e“c“o“gnition‘“çmo“delŽŸx1‘â²Our–jèsystem“is“based“on“three“levš¸ãels“of“cells,“hierarc˜hicallyŽ¡‘âorganized–5-at“feature,“letter,“and“wš¸ãord“lev˜els“as“sho˜wn“inŽ¡‘âFig.–p.11.“W‘ÿ*ªe“assume“that“there“is“a“cell“for“eacš¸ãh“w˜ord“inŽ¡‘âthe–e1pre-de ned“lexicon,“as“wš¸ãell“as“for“eac˜h“letter“and“eac˜hŽ¡‘âfeature–™(assošGciated“with“a“giv¸ãen“lo˜cation“in“the“image.Ž¡‘âNamely‘ÿ*ª,–´there“is“a“pGossibilitš¸ãy“of“32“w˜ords,“26“letters“andŽ¡‘â11‘UUfeatures.Ž¡‘ñThere–Ìis“a“strong“link“bšGet•¸ãw“een–Ìthe“n•¸ãum“b˜er–Ìof“zonesŽ¡‘âin–Vøthe“image“and“the“n•¸ãum“bGer–Vøof“feature-cells“in“the“ rstŽ¡‘âlev¸ãel–Jïof“the“system.“The“same“observ‘ÿqÇation“also“appliesŽ¡‘âto–;=the“n•¸ãum“bGer–;=of“letter-cells“in“the“second“lev¸ãel“of“theŽ¡‘âsystem.ŽŽŽ ý]1É’ø!MConnections›­;bGet•¸ãw“een˜adjacen“t˜lev“els˜are˜excitatoryŸü^ÿ±1ŽŽŽ¤ <.’é!M²and–<>bi-directional,“except“bGet•¸ãw“een–<>the“feature“and“theŽ¡’é!Mletter–Jlev¸ãel,“where“the“connection“is“bGottom-up“only‘ÿ*ª.Ž¡’é!MThere–Ô·are“no“connections“within“the“same“lev¸ãel.“ThisŽ¡’é!Mis–Qþwhš¸ãy“a“w˜ord-cell“ma˜y“bGe“connected“to“a“letter-cell“butŽ¡’é!Mnot–Ô·to“a“feature-cell.“The“cells“are“pre-link¸ãed“accordingŽ¡’é!Mto–½ša“priori“knoš¸ãwledge.“Tw˜o“lexicons“link“the“adjacen˜tŽ¡’é!Mlevš¸ãels–¸Eof“cells:“a“feature-letter“lexicon“and“a“letter-w˜ordŽ¡’é!Mlexicon.–¼?Hence,“according“to“these“lexicons,“the“w¸ãord-Ž¡’é!Mcell–5!¹\two"“²will“bGe“connected“to“the“letter-cell“¹`t'“²but“notŽ¡’é!Mthe–Lwš¸ãord-cell“¹`f‘ '².“W‘ÿ*ªe“call“this“letter-cell“¹`t'²,“the“neigh˜bGorŽ¡’é!Mof– the“wš¸ãord-cell“¹\two"².“Hence,“the“w˜ord-cell“¹\two"“²hasŽ¡’é!Mthree–>‚neighš¸ãbGors:“the“letter-cells“¹`t'²,“¹`w'“²and“¹`o'².“F‘ÿ*ªor“eac˜hŽ¡’é!Mwš¸ãord–È in“the“lexicon,“there“is“a“labGelling“arra˜y“whic˜h“linksŽ¡’é!Meacš¸ãh–ê,of“the“w˜ord“letters“and“eac˜h“of“the“assoGciated“zonesŽ¡’é!Min–UUthe“image.ŽŸ³I’é!M¹5.4Ž’ù¿¸A›ÿ}'ctivation–“çstates“of“a“c˜el‘‚ØlŽŸw’é!M²In–this“system,“the“cells“are“either“activš¸ãe“or“passiv˜e,“andŽ¡’é!Mtheir–3ìinš¸ãternal“energy“or“¹activation“²has“a“v‘ÿqÇalue“whic˜h“v‘ÿqÇa-Ž¡’é!Mries›UUbGet•¸ãw“een˜0˜and˜1.Ž¡’ø!MWhen–Ò a“cell“detects“a“stim¸ãulus,“its“activ‘ÿqÇation“incre-Ž¡’é!Mases–"7and“then“it“can“in uence“its“neighš¸ãbGors,“whic˜h“areŽ¡’é!Mthe–—¯cells“of“the“adjacenš¸ãt“lev˜els“to“whic˜h“it“is“connected.Ž¡’é!MHence,–þthe“activ‘ÿqÇation“of“a“cell“depGends“not“only“on“itsŽ¡’é!Minš¸ãternal–øDenergy‘ÿ*ª,“but“also“on“its“neigh˜bGors'“activ‘ÿqÇation.“Fi-Ž¡’é!Mgure–Âœ12“presenš¸ãts“the“di eren˜t“activ‘ÿqÇation“states“of“a“cellŽ¡’é!Mwhic¸ãh–îare“describšGed“b˜elo¸ãw.“In“this“example,“letter-cellsŽ¡’é!M¹`b'–ˆÑ²and“¹`f‘ '“²ha•¸ãv“e–ˆÑbGeen“activ‘ÿqÇated“b¸ãy“the“feature-cell“\ascen-Ž¡’é!Mder".ŽŸºœ’íaOº{ŽŽŽ’ø!MDeactiv‘ÿ\rated‘bcell²:–‚letter-cell“¹`b'“²receiv¸ães“a“maximalŽ¡’ø!Minitial–~Factiv‘ÿqÇation.“This“cell“has“no“neigh¸ãbGors.“Conse-Ž¡’ø!Mquen¸ãtly‘ÿ*ª,–_Ìits“activ‘ÿqÇation“cannot“bšGe“supp˜orted“and“itsŽ¡’ø!Minš¸ãternal–Sactiv‘ÿqÇation“decreases“un˜til“it“reac˜hes“the“re-Ž¡’ø!Msting–UUlev¸ãel“(=“0).Ž¡’íaOº{ŽŽŽ’ø!MActiv®9e‘wcell²:–”letter-cell“¹`f‘ '“²has“t•¸ãw“o›”neigh“bGors,˜whic“hŽ¡’ø!Mgradually–°òincrease“its“activ‘ÿqÇation“un¸ãtil“the“maximalŽ¡’ø!Mactiv–ÿqÇation›UUv“alue˜is˜reac¸ãhed.Ž¡’íaOº{ŽŽŽ’ø!MInactiv®9e‘Æ cell²:–H letter-cell“¹`o'“²will“sta¸ãy“minimal“in“ac-Ž¡’ø!Mtiv›ÿqÇation–%äbGecause“it“cannot“receiv¸ãe“activ˜ation“from“itsŽ¡’ø!Mneigh•¸ãbGors.›€NTh“us,˜its˜activ‘ÿqÇation˜will˜sta“y˜minimal˜ev“enŽ¡’ø!Mif–Cit“has“a“neighš¸ãbGor“at“the“adjacen˜t“lev˜el“bGecause“theŽ¡’ø!Mactiv‘ÿqÇation–bïof“this“neighš¸ãbGor“is“zero.“An“inactiv˜e“cellŽ¡’ø!Mcannot–UUactiv‘ÿqÇate“a“neigh¸ãbGor.Ž’é!MŸWŒ‰ffa‹æŸ ™š‘5[Ÿü-=Å1ŽŽŽ‘ÄAs–ÕËexplained“in“(C^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.“1996a,“p.“306),“there“is“noŽ¤ ³8inhibition–4ßin“this“system“as“in“sevš¾9eral“psyc˜ho-ph˜ysiologicalŽ¡systems–«ËbAÇecause“of“the“particular“nature“of“cursiv¾9e“scriptŽ¡whicš¾9h–RSmeans“that“w˜e“are“dealing“with“noisy“and“unstableŽ¡information.–¬As“in“(Bozinoš¾9vic“and“Srihari“1989),“w˜e“Ïr•‡ewar“dŽ¡o•‡c“curr“enc“e–zÈof“events“but“not“their“absenc‡eÄ.–/8Our“particular“w•¾9a“yŽ¡of–+„using“information“is“to“dela¾9y“the“decision“abAÇout“the“iden-Ž¡titš¾9y–ÖÓof“the“w˜ord,“and“k˜eep“all“the“curren˜t“hin˜ts“that“will“helpŽ¡the–ø¹system“to“makš¾9e“a“decision.“This“c˜hoice“is“made“at“theŽ¡price–¿of“more“confusion“bAÇet•¾9w“een–¿similar“w¾9ords.“It“is“a“tra-Ž¡deo ›zÒbAÇet•¾9w“een˜re ning˜the˜w“ord˜selection,˜using˜reliable˜lo“wŽ¡levš¾9el–"Ðinformation,“and“accepting“more“candidates“b˜y“bAÇeingŽ¡less–™7selectivš¾9e,“using“unstable“lo˜w“lev˜el“information.“P˜ossibleŽ¡solutions–„ should“not“bšAÇe“eliminated“to˜o“early“in“the“decisionŽ¡proAÇcessŽŽŽŽŽŽŒ‹“ Þ·¬ ý#HT‘âÄ8Ž‘J~ÁM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽŽŽ ¾·¬ þK´¢ŸÜæX‘â ÿ*–ÏïLps::[begin] 15849778 13986097 -1381416 7038648 41705635 45060505 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f12ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8‘âÐFig.–º712.“ÄActiv‘ÿ|ration–<Èstates“of“a“cell.“Eacš¾9h“cell“is“represen˜tedŽ¤ ³8‘âbš¾9y–ø±a“circle“whic˜h“is“blac˜k“when“the“cell“is“activ˜e,“or“whiteŽ¡‘âwhen–Tthe“cell“is“notŽŽŸBü‘ñ²Letter-cell– ¹`z'“²is“inactiv¸ãe.“Because“this“cell“has“noŽ¤ <.‘ñneighš¸ãbGors,–êïits“activ‘ÿqÇation“will“sta˜y“at“its“minim˜um“v‘ÿqÇa-Ž¡‘ñlue.Ž©":ƒ‘â¹5.5Ž‘òžkPer–ÿ}'c“eptual‘“çcyclesŽŸþT‘â²Tw•¸ão›i­complemen“tary˜proGcesses˜allo“w˜the˜transmissionŽ¡‘âof–bïinformation“within“the“three“lev¸ãels“of“the“system:Ž¡‘âbšGottom-up–ÙEand“top-do¸ãwn“pro˜cesses.“A‘Ù"p˜erceptual“cycleŽ¡‘âhas–É(bšGeen“completed“when“a“b˜ottom-up“pro˜cess“is“follo-Ž¡‘âw•¸ãed›v}b“y˜a˜top-do“wn˜pro•Gcess.˜During˜the˜b“ottom-up˜pro-Ž¡‘âcess,–tthe“information“propagates“from“the“lo•¸ãw“er‘t(feature)Ž¡‘âlev•¸ãel›mto“w“ard˜the˜higher˜(w“ord)˜lev“el,˜and˜vice˜v“ersa˜in˜theŽ¡‘âtop-doš¸ãwn–RproGcess.“In“the“latter,“an“implicit“segmen˜tationŽ¡‘âof–?rthe“unknoš¸ãwn“w˜ord“is“pGerformed“based“on“the“con˜tex-Ž¡‘âtual–ºïinformation“givš¸ãen“b˜y“the“higher“lev˜el.“W‘ÿ*ªe“describGeŽ¡‘âeacš¸ãh–UUof“the“proGcesses“in“the“follo˜wing“sections.Ž¦‘â¹5.5.1–aÝBottom-up“pr–ÿ}'o“c“ess.‘²F‘ÿ*ªrom–54the“oine“image“of“anŽ¡‘âunknoš¸ãwn–»handwritten“w˜ord,“meaningful“features“suc˜h“asŽ¡‘âascenders,–á&descenders,“ascender-descenders“(as“in“letterŽ¡‘â¹`f‘ '‘ªÂ²),–J³and“loGops“are“ rst“extracted.“These“form“the“an-Ž¡‘âcš¸ãhors–$–(or“also“the“k˜ey-letters)“of“the“image“bGecause“theyŽ¡‘âconstitute–•’the“most“stable“part“of“the“image“and“there-Ž¡‘âfore,–UUthey“will“bšGe“pro˜cessed“in“priorit¸ãy‘ÿ*ª.Ž¡‘ñSince–¿swš¸ãe“ha˜v˜e“the“order“and“relativ˜e“(but“not“abso-Ž¡‘âlute)–¹ pGosition“of“these“kš¸ãey-letters“in“the“image,“w˜e“moGdelŽ¡‘âthe–|Jletter“pGosition“bš¸ãy“a“zone“whic˜h“doGes“not“necessarilyŽ¡‘âconš¸ãtain–º6one“letter.“F‘ÿ*ªollo˜wing“the“feature“extraction,“aŽ¡‘âzone–UUis“created“for“eacš¸ãh“k˜ey-letter.Ž¡‘ñExtracted–=Bfeatures“are“the“input“to“the“recognitionŽ¡‘âsystem,–r whic¸ãh“will“use“this“information“to“initiate“theŽ¡‘âb•Gottom-up›—/pro“cess:˜the˜corresp“onding˜feature-cells˜areŽ¡‘âactiv‘ÿqÇated.–úµIn“the“example“sho¸ãwn“in“Fig.“13,“for“simpli-Ž¡‘âcit•¸ãy‘ÿ*ª,›šïw“e˜only˜illustrate˜the˜proGcessing˜of˜the˜\ascender"ŽŽŽ þ[—ŸÛ&X’é!M ÿtlïKps::[begin] 15849778 14912404 2302361 9275228 37890293 42758144 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f13ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8’é!MÐFig.–’U13.“ÄBottom-up–;ËproAÇcess.“F›ÿ:«or“simplicit¾9y˜,“w¾9e“illustrate“hereŽ¤ ³8’é!Monly–‹Hthe“proAÇcessing“of“the“\ascender"“of“the“letter“Ï`l'Ä.“Acti-Ž¡’é!Mv‘ÿ|rated–Tcells“are“represenš¾9ted“b˜y“a“white“bac˜kgroundŽŽŸ—X’é!M²of–(.letter“¹`l'².“Usually‘ÿ*ª,“in“this“case,“bGoth“the“ascender“ofŽ¤ <.’é!Mletter–ì-¹`l'“²and“the“descender“of“letter“¹`y'“²are“detected,Ž¡’é!Mand–Èthe“bšGottom-up“pro˜cesses“asso˜ciated“with“eac¸ãh“fea-Ž¡’é!Mture–Óþare“realized“in“parallel“for“bGoth“zones.“T‘ÿ*ªo“simplifyŽ¡’é!Mthings,– wš¸ãe“are“concen˜trating“no˜w“on“the“description“ofŽ¡’é!Mthe–º bšGottom-up“pro˜cess“for“zone“1.“Hence,“the“detectionŽ¡’é!Mof–rïfeature“\ascender"“in“zone“1“triggers“the“activ‘ÿqÇationŽ¡’é!Mof–EÅthe“feature-cell“\ascender"“in“the“region“of“the“net-Ž¡’é!Mw¸ãork– (correspGonding“to“this“zone.“The“activ‘ÿqÇation“of“theŽ¡’é!Mfeature-cell–=ûinitiates“the“propagation“of“activ‘ÿqÇation“to•¸ãw“ardŽ¡’é!Mthe–Øadjacenš¸ãt“lev˜els.“Hence,“letter-cells“correspGonding“toŽ¡’é!Mzone–Eš1“and“connected“to“this“feature-cell“\ascender"“areŽ¡’é!Malso‘UUactiv‘ÿqÇated.Ž¡’ø!MF‘ÿ*ªollo¸ãwing–H¨the“same“proGcess,“activ‘ÿqÇated“letter-cells“trig-Ž¡’é!Mger–Wxthe“wš¸ãord-cells“they“are“related“to.“A˜t“the“end“of“theŽ¡’é!Mb•Gottom-up›Úopro“cess,˜some˜w¸ãord-cells˜are˜activ‘ÿqÇated˜andŽ¡’é!Msome–ì0are“not.“In“this“example,“the“w¸ãord-cells“¹\only"²,Ž¡’é!M¹\ fty"²,–xgand“¹\ fte‘ÿ}'en‘þúP"“²are“activ‘ÿqÇated,“but“the“w¸ãord-cellŽ¡’é!M¹\nine"–UU²is“not.Ž¡’ø!MThš¸ãus,–Ešthe“features“initially“detected“in“the“image“ha˜v˜eŽ¡’é!Minitiated–Mƒthe“activ‘ÿqÇation“of“some“wš¸ãord-cells“whic˜h“consti-Ž¡’é!Mtute–›some“of“the“pGossible“solutions“in“the“wš¸ãord“iden˜ti -Ž¡’é!Mcation‘UUproGcess.ŽŸ Kã’é!M¹5.5.2–JKT‘ÿ;¼op-down“pr–ÿ}'o“c“ess.‘²During–•the“top-do¸ãwn“proGcess,Ž¡’é!Mconš¸ãtextual–…™information“is“tak˜en“in˜to“accoun˜t“in“t˜w˜o“man-Ž¡’é!Mners,›UU¹fe–ÿ}'e“db“ack˜²and˜¹insertion².Ž¡’ø!MDuring–-ðfeedbac¸ãk,“the“propagation“of“activ‘ÿqÇationŽ¡’é!Mspreads–n~from“the“w•¸ãord-lev“el–n~to“the“letter-levš¸ãel.“The“w˜ord-Ž¡’é!Mcells–†gstimš¸ãulate“the“letter-cells,“follo˜wing“the“same“net-Ž¡’é!Mw¸ãork–Pconnections“used“in“the“bšGottom-up“pro˜cess.“ThisŽ¡’é!Mfeedbac¸ãk–û:will“increase“the“activ‘ÿqÇation“of“letter-cells“thatŽ¡’é!MbGest–»Òmatcš¸ãh“the“lexicon.“In“Fig.“14,“the“w˜ord-cells“¹\only"²,Ž¡’é!M¹\ fty"²,–(&and“¹\ fte‘ÿ}'en‘þúP"“²will“stimš¸ãulate“the“letter-cells“whic˜hŽ¡’é!Mha•¸ãv“e–ÞÇalready“con¸ãtributed“to“their“activ‘ÿqÇation“during“theŽŽŽŽŽŽŒ‹ ªs Þ·¬ ý#HT‘âÄM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽ’Ø`9ŽŽŽ ¾·¬ þb€ïŸåÙ‘â ÿ ×JïKps::[begin] 15849778 16066742 3354869 9012101 36969349 43087052 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f14ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8‘âÐFig.–ýõ14.“ÄT›ÿ:«op-do¾9wn–UøproAÇcess.“F˜eedbacš¾9k:“arro˜ws“1,“2“and“3.ŽŸ ³8‘âInsertion:–Tarro¾9ws“4,“5“and“6ŽŽŸåA‘â²b•Gottom-up›\Äpro“cess˜(these˜are˜the˜letter-cells˜¹`b'²,˜¹`d'²,˜¹`f‘ '²,Ž¤ <.‘â¹`h'²,–UU¹`k'²,“¹`l'²,“and“¹`t'“²assoGciated“with“zone“1).Ž¡‘ñThe–׬other“prošGcess“in•¸ãv“olv“ed–׬in“the“top-do¸ãwn“pro˜cessŽ¡‘âis–Einsertion.“More“precisely‘ÿ*ª,“w¸ãe“are“talking“abGout“theŽ¡‘âh¸ãypšGothesis–.generation,“v‘ÿqÇalidation,“and“insertion“pro˜cess.Ž¡‘âAgain,–’wš¸ãe“ha˜v˜e“simpli ed“the“diagram“sho˜wn“in“Fig.“14,Ž¡‘âwhic¸ãh–Èîillustrates“the“insertion“proGcess.“The“idea“is“to“useŽ¡‘âconš¸ãtextual–¼¶information“giv˜en“b˜y“the“lexicon“in“order“toŽ¡‘âincrease–¥the“cš¸ãhances“of“recognizing“the“w˜ord“presen˜tedŽ¡‘âto–UUthe“system.Ž¡‘ñThe–9Ractiv‘ÿqÇated“wš¸ãord-cells“generate“letter“h˜ypGothesesŽ¡‘âwhic•¸ãh›«±giv“e˜some˜hin“ts˜abGout˜the˜iden“tit“y˜of˜the˜unkno“wnŽ¡‘âletters–Epresenš¸ãt“in“the“image.“These“h˜ypGotheses“are“thenŽ¡‘âc•¸ãhec“k“ed–=šagainst“the“real“image.“If“the“features“matc¸ãhingŽ¡‘âthe–âðletter“hš¸ãypGotheses“are“presen˜t“in“the“unkno˜wn“w˜ordŽ¡‘âimage,–¦èthe“h¸ãypšGotheses“are“v‘ÿqÇalidated“and“the“corresp˜on-Ž¡‘âding–UUcells“are“activ‘ÿqÇated;“if“not,“they“are“rejected.Ž¡‘ñF‘ÿ*ªor–I…example,“in“Fig.“14,“the“w¸ãord-cell“¹\only"“²propGosesŽ¡‘âthe–B‰letter“¹`n‘þúP'²,“the“w¸ãord-cell“¹\ fty"“²the“letter“¹`f‘ '²,“and“theŽ¡‘âwš¸ãord-cell–Ãû¹\ fte‘ÿ}'en‘þúP"“²the“letter“¹`i'².“The“h˜ypGotheses“sough˜tŽ¡‘âare–rÙ¹`n‘þúP'²,“¹`f‘ '“²and“¹`i'“²to“the“left“of“zone“1.“In“the“image,Ž¡‘âto–hthe“left“of“this“zone,“wš¸ãe“can“ nd“a“\face-do˜wn“v‘ÿqÇalley"Ž¡‘âfeature–Càwhic¸ãh“v‘ÿqÇalidates“the“presence“of“letter“¹`n‘þúP'²,“but“doGesŽ¡‘ânot–÷»accept“letters“¹`f‘ '“²and“¹`i'“²as“pGossibilities.“A‘÷£new“zone,Ž¡‘âzone–ͺ2“in“this“example,“is“th¸ãus“created“and“inserted“onŽ¡‘âthe–UUleft“side“of“zone“1.Ž¡‘ñF‘ÿ*ªolloš¸ãwing–(ñthis“example,“w˜e“explain“the“abGo˜v˜e“stepsŽ¡‘âin–UUmore“detail:ŽŸ‘æ@º{ŽŽŽ‘ñGeneration²:–ª'the“system“builds“a“topGological“repre-Ž¡‘ñsenš¸ãtation– of“the“input“w˜ord“image“based“on“informa-Ž¡‘ñtion–Jásuc¸ãh“as:“mean“width“of“a“zone,“bGeginning“and“endŽ¡‘ñof–åça“zone.“It“also“takš¸ães“in˜to“accoun˜t“the“estimation“ofŽ¡‘ñthe›‰)n•¸ãum“b•Ger˜of˜letters˜b“et•¸ãw“een˜the˜anc“hor˜zones˜basedŽ¡‘ñon–Åthe“mean“width“of“a“zone.“Once“this“topGology“hasŽŽŽ ý]1É’ø!MbGeen–ì6established,“the“system“computes“the“distanceŽ¤ <.’ø!MbšGet•¸ãw“een–Õšthis“target“top˜ology“and“eac¸ãh“of“the“lab˜elledŽ¡’ø!Mwš¸ãord–ÔÖin“the“lexicon.“The“w˜ords“that“are“closer“to“thisŽ¡’ø!Mtarget–^ÈtopGology“are“retained“as“w¸ãord“candidates“toŽ¡’ø!Mthe–UUh¸ãypGotheses“v‘ÿqÇalidation.Ž©½’íaOº{ŽŽŽ’ø!MV‘ÿ «alidation²:–Q˜for“eacš¸ãh“w˜ord“considered“as“a“pGossibilit˜y‘ÿ*ª,Ž¡’ø!Mwš¸ãe–Ýštry“to“v‘ÿqÇalidate“the“retained“h˜ypGotheses“with“theŽ¡’ø!Minput–6image.“A‘letter“in“a“w¸ãord“will“bGe“v‘ÿqÇalidated“ifŽ¡’ø!Mits–ífeatures“can“bGe“found“in“the“image.“When“a“letterŽ¡’ø!Mis–Ov‘ÿqÇalidated,“the“score“assošGciated“with“the“corresp˜on-Ž¡’ø!Mding–°Fwš¸ãord“is“increased.“The“w˜ords“whic˜h“ha˜v˜e“theŽ¡’ø!Mhighest–y2scores“will“participate“in“the“insertion“pro-Ž¡’ø!Mcess.Ž¦’íaOº{ŽŽŽ’ø!MInsertion²:–=for“eacš¸ãh“candidate“w˜ord“and“for“eac˜h“v‘ÿqÇa-Ž¡’ø!Mlidated–'¿letter“within“this“w¸ãord,“a“zone“is“created“andŽ¡’ø!Minserted–PDat“the“appropriate“loGcation“in“the“image.“InŽ¡’ø!Meac¸ãh–hòof“these“new“zones,“the“feature-detectors“corre-Ž¡’ø!MspGonding–u÷to“the“features“found“in“this“zone“are“acti-Ž¡’ø!Mv‘ÿqÇated.–7ŒIn“the“next“cycle,“these“features“will“also“con-Ž¡’ø!Mtribute–Ffto“the“propagation“of“activ‘ÿqÇation“among“theŽ¡’ø!Mthree–UUdi erenš¸ãt“lev˜els“of“the“system.ŽŸmE’ø!MIn–Ž~conclusion,“at“the“end“of“the“top-do¸ãwn“proGcess,Ž¡’é!Mduring–znfeedbac¸ãk,“the“activ‘ÿqÇation“of“letter-cells“assoGciatedŽ¡’é!Mwith–yëeac¸ãh“zone“of“the“image“is“reinforced.“During“inser-Ž¡’é!Mtion,–UUnew“zones“are“created“and“inserted.ŽŸ0 ª’é!M¹5.5.3–ÿmComplete“cycle“and“satur‘ÿ}'ation.‘²Because–Ê5the“acti-Ž¡’é!Mv‘ÿqÇation–•šincreases“gradually“o•¸ãv“er–•štime“(cf.,“Sect.“5.6),“theŽ¡’é!Mcells–I)of“the“system“need“sev¸ãeral“pšGerceptual“cycles“b˜eforeŽ¡’é!Mthey– ácan“reacš¸ãh“an“activ‘ÿqÇation“lev˜el“high“enough“to“decideŽ¡’é!Mon–UUthe“iden•¸ãtit“y–UUof“the“unknoš¸ãwn“w˜ord.Ž¡’ø!MThe–-ºsequence“of“zones“at“the“end“of“a“pGerceptual“cy-Ž¡’é!Mcle–}constitutes“the“input“for“the“next“cycle.“Hence,“atŽ¡’é!Mthe–Ô¶end“of“a“pšGerceptual“cycle,“h¸ãyp˜otheses“are“v‘ÿqÇalidatedŽ¡’é!Mand–<Íthe“correspGonding“feature-cells“are“activ‘ÿqÇated.“TheseŽ¡’é!Mnewly–L¶activ‘ÿqÇated“features“are“added“to“those“features“ac-Ž¡’é!Mtiv‘ÿqÇated–›òfrom“the“bGeginning.“This“is“wh¸ãy‘ÿ*ª,“in“Fig.“14,“theŽ¡’é!Mzone–¹Ñ2“created“and“inserted“bGeside“zone“1“will“trigger“theŽ¡’é!Mactiv›ÿqÇation–Q(of“the“feature-cell“\face-do¸ãwn“v˜alley"“in“the“re-Ž¡’é!Mgion–è‰of“the“net•¸ãw“ork–è‰assoGciated“with“this“zone.“The“inputŽ¡’é!Mfor–0®the“next“cycle“will“bGe“zone“1“with“its“feature“\ascen-Ž¡’é!Mder",–Œand“zone“2“with“its“feature“\face-do¸ãwn“v‘ÿqÇalley".“TheŽ¡’é!Mdetection–*ïof“these“features“initiates“the“activ‘ÿqÇation“of“theŽ¡’é!Mfeature-cell–i­\ascender"“and“the“feature-cell“\face-do¸ãwnŽ¡’é!Mv‘ÿqÇalley"–'in“the“regions“of“the“net•¸ãw“ork–'assoGciated“with“zo-Ž¡’é!Mnes–UU1“and“2“respGectiv¸ãely‘ÿ*ª.Ž¡’ø!MAfter–;Ÿsev¸ãeral“pšGerceptual“cycles,“usually“b˜et•¸ãw“een‘;Ÿ6Ž¡’é!Mand–Cf14“cycles,“the“activ‘ÿqÇation“of“a“wš¸ãord-cell“reac˜hes“itsŽ¡’é!Mmaximal–Švv‘ÿqÇalue,“meaning“that“the“system“has“con•¸ãv“ergedŽ¡’é!Mto•¸ãw“ard–´ca“solution.“When“this“happGens,“wš¸ãe“sa˜y“that“theŽ¡’é!Msystem–u-saturates“(cf.,“Sect.“5.6).“It“is“then“pGossible“toŽ¡’é!Mestablish–ù(a“list“of“candidate“w¸ãords“sorted“in“decreasingŽ¡’é!Morder–åšof“activ‘ÿqÇation.“The“wš¸ãords“ha˜ving“the“highest“acti-Ž¡’é!Mv–ÿqÇation›Ev“alues˜among˜candidate˜w¸ãords˜are˜selected˜as˜aŽ¡’é!Mrecognition–UUresult“arra¸ãy‘ÿ*ª.ŽŽŽŽŽŽŒ‹ À Þ·¬ ý#HT‘âÄ10Ž‘J~ÁM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽŽŽ ¾·¬ ý]1É‘â¹5.6Ž‘òžkA‘ÿ}'ctivationŽŸb§‘â²Noš¸ãw–Ó4that“w˜e“ha˜v˜e“describGed“this“system“in“general,“w˜eŽ¤ <.‘âgivš¸ãe–~§a“formal“de nition“of“activ‘ÿqÇation“and“explain“ho˜w“theŽ¡‘âw•¸ãeigh“ts–žÉof“the“connections“bGet•¸ãw“een–žÉcells“are“calculated.Ž¡‘âEacš¸ãh–þÅcell“or“unit“has“a“momen˜tary“activ‘ÿqÇation“µAŸÿ´iŽ‘TL²(µt²).“TheŽ¡‘âunit's–?aactiv›ÿqÇation“v˜aries“bGet•¸ãw“een–?a0“and“1“in“accordanceŽ¡‘âwith–UUthe“follo¸ãwing“equation:Ž©á ‘âµAŸÿ´iŽ›TL²(µt–8à²+“µt²)–Ç=“(1–8ณµG²)µAŸÿ´iŽ˜²(µt²)“+“µEŸÿ´iŽ˜²(µt²)ŽŽŽ’É”(3)ŽŽŽŽŽŸ18BŸã¨È‘âwith:ŽŽŽ‘û›ƒµAŸÿ´iŽ‘TL²(µt–8à²+“µt²)ŽŽŽ‘0>Èthe–ð¯new“v›ÿqÇalue“of“the“activ˜ation“of“unitŽ¡‘0>ȹi–UU²at“time“(µt–8à²+“µt²).ŽŽŽŽ©x[‘û›ƒµŽŽŽ‘0>Ȳa––Gconstanš¸ãt“for“the“unit's“deca˜y‘ÿ*ª,“set“toŽ¡‘0>È0.07.ŽŽŽŽ¦‘û›ƒµEŸÿ´iŽ‘TL²(µt²)ŽŽŽ‘0>Èthe–§ðe ect“on“unit“¹i“²at“time‘UU¹tŽ‘#iz²due“toŽ¡‘0>Èinputs–UUfrom“its“neigh¸ãbGors.ŽŽŽŽŽŽŽŸ-)­‘âThe–[še ect“from“the“neigh¸ãbGors“on“unit“¹i“²at“time“¹t²,“µEŸÿ´iŽ‘TL²(µt²),Ž¡‘âis–UUrepresenš¸ãted“b˜y:Ž¦‘âµEŸÿ´iŽ›TL²(µt²)–Ç=“µnŸÿ´iŽ˜²(µt²)(µM‘Oû¸‘8àµAŸÿ´iŽ˜²(µt²))ŽŽŽ’É”(4)ŽŽŽŽŽŸ%üŸîäö‘âwith:ŽŽŽ‘û›ƒµnŸÿ´iŽ‘TL²(µt²)ŽŽŽ‘0>Èthe–4total“excitatory“in uences“fromŽ¡‘0>Èthe–UUneigh¸ãbGors“at“time“¹t“²on“unit“¹i².ŽŽŽŽŸx[‘û›ƒµMŽŽŽ‘0>Ȳthe–«ûmaximš¸ãum“activ‘ÿqÇation“lev˜el“of“theŽ¡‘0>Èunit,–UUset“to“1.ŽŽŽŽŽŽŽŸ!퀑âwhere–UUthe“factor“µnŸÿ´iŽ‘TL²(µt²)“is“de ned“as:ŽŸ¤á‘âµnŸÿ´iŽ‘TL²(µt²)–Ç=“Ÿöü«XŽŽŸ Ìt‘$§´jŽŽ‘㉵ Ÿÿ´ijŽ‘ øµaŸÿ´jŽ‘6¬²(µt²)ŽŽŽ’É”(5)ŽŽŽŽŽŸ0ÆŸîäö‘âwith:ŽŽŽ‘û›ƒµaŸÿ´jŽ‘6¬²(µt²)ŽŽŽ‘0>Èthe–ÿåactiv‘ÿqÇation“of“an“activ¸ãe“excitatoryŽŽ¡‘0>Èneigh¸ãbGor–UUof“the“unit.ŽŽŽŽŸx[‘û›ƒµ Ÿÿ´ijŽŽŽŽ‘0>Ȳthe–UUassoGciated“w•¸ãeigh“t‘UUconstan“t.ŽŽŽŽŸ <-ŽŽŽŸxZ‘âThe–k—factor“(µM‘ {¸‘ò`µAŸÿ´iŽ‘TL²(µt²))“moGdulates“the“con¸ãtribution“ofŽ¡‘âthe–Ôáneighš¸ãbGors“µnŸÿ´iŽ‘TL²(µt²),“to“k˜eep“the“input“to“the“unit“fromŽ¡‘âdriving–ðoit“bGeyš¸ãond“some“maxim˜um.“As“can“bGe“seen,“whenŽ¡‘âthe–“3activ‘ÿqÇation“of“the“unit“has“reacš¸ãhed“its“maxim˜um“v‘ÿqÇalueŽ¡‘â(one),–Ëthe“e ect“of“the“input“is“reduced“to“zero.“Th¸ãus,Ž¡‘âthe–UUactiv‘ÿqÇation“is“alw•¸ãa“ys‘UUbGounded.Ž¡‘ñThe›Á(w•¸ãeigh“ts˜of˜the˜connections˜are˜not˜learned.˜TheyŽ¡‘âadapt–M™during“the“proGcess“according“to“the“follo¸ãwing“for-Ž¡‘âm¸ãulas:ŽŸÚ€‘âµ Ÿÿ´f‘ÈälŽ‘ ˆ²=Ÿù<$‘ ó.1Ž‘úKŸw‰feñÆŸ (ÖµN‘FŽŽŽŽ‘D;–ÿý Ÿÿ´l `wŽ› Ò²=‘ǸF‘þ9²(µ²)Ÿÿ´l `wŽŸù<$‘L`²1Ž‘ w Ÿw‰feª©Ÿ (ÖµN‘ZŽŽŽŽ‘Tè;“ Ÿÿ´w08lŽ˜²=Ÿù<$‘ tõ1Ž‘úKŸw‰feõTŸ (ÖµN‘WŽŽŽŽŽŽŽŽŸr­‘â²where–UŒµN‘F‘¹²is“the“n•¸ãum“bGer–UŒof“features“found“in“the“signalŽ¡‘âfor–‘—letter“L,“¸F‘þ9²(µ²)Ÿÿ´l `wŽ‘ œ²is“the“pšGosition“co˜ecien¸ãt“for“letterŽ¡‘âL›Flin–Fªw¸ãord“W˜(the“de nition“folloš¸ãws),“µN‘Z‘ýƲis“the“n˜um-Ž¡‘âbGer–tof“zones“found“in“the“signal“at“time“¹t²,“and“µN‘W‘y²isŽ¡‘âthe›&ôn•¸ãum“bGer˜of˜w“ords˜in˜the˜lexicon˜con“taining˜the˜let-Ž¡‘âter–8dL.“Figure“15“sho¸ãws“a“general“diagram“of“the“moGdel'sŽ¡‘âbGeha¸ãvior.ŽŸ žÖ‘â¹5.7Ž‘òžkL–ÿ}'ab“el‘‚Øling–“çand“fuzzy“matchingŽŸb§‘â²During– ¸the“bšGottom-up“pro˜cess,“wš¸ãe“ rst“try“to“matc˜h“theŽ¡‘âactiv‘ÿqÇated– Ñletter“with“the“related“wš¸ãord“(letter-w˜ord“lexi-Ž¡‘âcon),–ü¨and“at“the“righš¸ãt“pGosition“within“the“w˜ord.“T‘ÿ*ªo“doŽŽŽ ýèGëŸðŒÈ’é!M ÿz]ïKps::[begin] 15849778 8757994 4867850 19537182 34272296 35785277 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f15ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8’é!MÐFig.–ŒÊ15.“ÄBeha¾9vior–Tof“the“moAÇdelŽŽ Ð˜Ÿç™’é!M ÿXÑÖïLps::[begin] 14917438 10956330 1052508 12038062 39205928 40061091 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f16ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8’é!MÐFig.–4—16.“ÄPro‘ƒŽjection–ȹof“the“lexicon“on“the“input“image;“v‘ÿ|raria-ŽŸ ³8’é!Mble–Tletter“widthŽŽŸ#h’é!M²so,–ö}a“labšGelling“tec¸ãhnique“has“b˜een“dev¸ãelop˜ed“whic¸ãh“dealsŽ¤ <.’é!Mwith–#the“relativ¸ãe“order“of“letters“and“the“letter's“fuzzyŽ¡’é!MpGosition–UUin“a“w¸ãord.Ž¡’ø!MThe–Á(estimation“of“the“relativ¸ãe“letter“pGositions“is“aŽ¡’é!Mv•¸ãery›¼ÍimpGortan“t˜parameter˜for˜successful˜letter˜labGellingŽ¡’é!Mof–µ-eacš¸ãh“w˜ord“in“the“lexicon.“During“the“labšGelling“pro˜cess,Ž¡’é!Mw•¸ãe›yÐalw“a“ys˜compare˜the˜pGosition˜of˜the˜tested˜letter˜in˜theŽ¡’é!Mw¸ãord–3Òwith“the“correspšGonding“p˜osition“in“the“image.“TheŽ¡’é!Mletter–ìMpGosition“in“the“image“is“relativš¸ãe“to“the“w˜ord“imageŽ¡’é!Mlength.Ž¡’ø!MBecause–÷Œthe“n•¸ãum“bGer–÷Œof“letters“in“the“w¸ãord“image“isŽ¡’é!Mdicult–çìto“ev‘ÿqÇaluate,“and“bšGecause“an“appro¸ãximate“p˜osi-Ž¡’é!Mtion–ð-of“a“letter“in“the“w¸ãord“image“is“necessary“for“a“go•Go“dŽ¡’é!MlabGelling,–%™an“estimation“of“a“letter“width“is“calculated.Ž¡’é!MThis–(estimation“is“obtained“b¸ãy“pro‘Ž8jecting“the“lexicon“onŽ¡’é!Mthe–£Óinput“image.“Hence“during“the“matcš¸ãhing“bGet˜w˜een“aŽ¡’é!Mzone–‰in“the“image“and“a“letter“in“a“w¸ãord“of“the“lexicon,Ž¡’é!Mthe–Ð’width“of“a“letter“v‘ÿqÇaries“according“to“the“n•¸ãum“bGer‘Ð’ofŽ¡’é!Mletters–-in“the“considered“wš¸ãord“and“is“kno˜wn“a“priori.“Fi-Ž¡’é!Mgure–UU16“illustrates“the“mapping“used.Ž¡’ø!MSince–]the“letter“pGosition“in“the“image“is“not“kno¸ãwnŽ¡’é!Mprecisely‘ÿ*ª,–½Bwš¸ãe“in˜trošGduce“a“p˜osition“co˜ecienš¸ãt“(real“n˜um-Ž¡’é!Mb•Ger›½œb“et•¸ãw“een˜0˜and˜1).˜When˜its˜v‘ÿqÇalue˜is˜1,˜w“e˜considerŽ¡’é!Mthat–[the“letter“in“the“w¸ãord“correspGonds“exactly“to“theŽ¡’é!Mletter–mºin“the“image.“On“the“con¸ãtrary‘ÿ*ª,“a“0“v‘ÿqÇalue“meansŽ¡’é!Mthat–/cthe“letter“in“the“w¸ãord“došGes“not“corresp˜ond“at“all“toŽ¡’é!Mthe–@=letter“in“the“image.“Bet•¸ãw“een–@=these“t•¸ãw“o–@=limits,“thisŽŽŽŽŽŽŒ‹ Ùô Þ·¬ ý#HT‘âÄM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽ’ÓÀ11ŽŽŽ ¾·¬ þZ8ÈŸÅ?è‘â ÿ3¹ïKps::[begin] 13052758 13387495 197345 20852817 33548697 55059333 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f17ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8‘âÐFig.–S)17.“ÄF‘ÿ:«uzzy–ãGmatc¾9hing.“The“pšAÇosition“co˜ecien¾9t“v‘ÿ|ralues“areŽ¤ ³8‘âinside–Ithe“bAÇoš¾9xes.“F‘ÿ:«or“the“letter“`t'“in“the“lexicon“w˜ords“`ten'Ž¡‘âand› `t•¾9w“o'˜the˜p•AÇosition˜co“ecien¾9t˜is˜ev‘ÿ|raluated˜to˜1˜in˜b“othŽ¡‘âcases.–ÔqAll“the“features“detected“in“the“image“are“attributed“aŽ¡‘ârelativ¾9e–TpAÇosition“(%)ŽŽŸvŒ‘â²coGecien¸ãt–jïv‘ÿqÇaries“as“a“fuzzy“function.“One“should“noteŽ¤ <.‘âthat–×&this“fuzzy“function“depGends“on“the“letter“width“ofŽ¡‘âthe–ÙÑimage“wš¸ãord.“Since“w˜e“try“to“matc˜h“eac˜h“w˜ord“ofŽ¡‘âthe–õ÷lexicon“with“the“input“image,“the“fuzzy“function“willŽ¡‘âv‘ÿqÇary––\according“to“the“length“of“the“lexicon“w¸ãord“can-Ž¡‘âdidate–x-for“labGelling.“This“ exible“fuzzy“function“enablesŽ¡‘âthe–2îcompGensation“of“anš¸ãy“distortions“that“ma˜y“appGear“inŽ¡‘âthe–v}image“bšGecause“its“particular“shap˜e“takš¸ães“in˜to“accoun˜tŽ¡‘âmore–UUthan“one“letter.Ž¡‘ñFigure–ˆE17“shoš¸ãws“ho˜w“the“fuzzy“matc˜hing“function“isŽ¡‘âsup•Gerimp“osed–3Òon“eacš¸ãh“letter“candidate“for“a“matc˜h“withŽ¡‘âa–tccorrespGonding“zone“in“the“image,“in“order“to“obtainŽ¡‘âthe–¥™pšGosition“co˜ecien¸ãt.“In“this“example,“an“ascender“andŽ¡‘âa–œ®lošGop“ha•¸ãv“e–œ®b˜een“found“at“relativ¸ãe“p˜ositions“of“10.2%Ž¡‘âand–¿K57.9%“respGectivš¸ãely“in“the“image“of“the“w˜ord“¹\ten‘þúP"².Ž¡‘âThe–Jascender“at“10.2%“is“compared“with“the“¹`t'“²of“theŽ¡‘âlexicon–Ømw¸ãords“¹\ten‘þúP"“²and“¹\two"².“The“loGop“at“57.9%“isŽ¡‘âcompared–·with“letter“¹`e'“²of“the“w¸ãord“¹\ten‘þúP"“²and“letterŽ¡‘â¹`o'–B[²of“the“w¸ãord“¹\two"².“In“this“latter“case,“the“pGositionŽ¡‘âcošGecien¸ãt–Ð ev‘ÿqÇaluated“at“a“p˜osition“of“57.9%“has“a“v‘ÿqÇalueŽ¡‘âof–O‹0.75,“bšGecause“the“matc¸ãhing“function“decreases“b˜et•¸ãw“eenŽ¡‘âpGositions–2´33%“and“66%“when“it“is“cen¸ãtered“on“the“letterŽ¡‘â¹`o'–UU²assošGciated“with“the“lo˜op.Ž©+‘âº6Ž‘ëyExpQÇerimen®9ts–ÕTand“resultsŽŸîè‘â²Tw•¸ão›£t“yp•Ges˜of˜results˜will˜b“e˜discussed˜in˜this˜section:Ž¡‘âqualitativš¸ãe–§wand“quan˜titativ˜e.“The“former“v‘ÿqÇalidates“theŽ¡‘âbšGeha¸ãvior–%™of“the“mo˜del,“the“latter“v‘ÿqÇalidates“the“patternŽ¡‘ârecognition–UUtask“pGerformed“b¸ãy“our“system.Ž¦‘â¹6.1Ž‘òžkQualitative‘“çr‘ÿ}'esultsŽŸîè‘â²After–½Bimplemenš¸ãtation“of“our“methoGd,“results“ha˜v˜e“bGeenŽ¡‘âobtained–Ž|on“real“images.“Examples“of“the“outputs“proGdu-ŽŽŽ ýÖÄ ŸÜæX’é!MŸŸ‡hïKps::[begin] 14917438 6322328 6315048 20195000 33943388 31904153 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f18ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8’é!MÐFig.–ÙÂ18.“ÄOutput–yÔlists“of“wš¾9ord“candidates“for“the“w˜ord“imagesŽ¤ ³8’é!MÏ\ fte‡en‘ÿ8"Ä,–jand“Ï\only"Ä.“\act"“is“the“activ‘ÿ|ration“of“the“w¾9ord,Ž¡’é!M\labšAÇels"–Tis“the“n•¾9um“b˜er–Tof“zones“matcš¾9hed“with“the“w˜ordŽŽ $Ú?ŸÐs ’é!M ÿ`ÂïKps::[begin] 12477861 14917438 2631270 5130977 37627166 46968176 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f19ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸ ³8’é!MÐFig.–þ‡19.“ÄW‘ÿ:«ords–VwÏ\ fte‡en‘ÿ8"Ä,“and“Ï\only"“Ða“ÄbšAÇefore“pro˜cessing,Ž¤ ³8’é!MÐb–eÎÄafter“feature“extraction,“Ðc“Äafter“k¾9ey“letter“extraction,“ÐdŽ¡’é!MÄzones–-created“after“insertion“proAÇcess,“Ðe“Äzones“created“afterŽ¡’é!Mthe–TbšAÇottom-up“and“top-do¾9wn“pro˜cessesŽŽŸ#®!’é!M²ced–WJbš¸ãy“our“system“are“sho˜wn“in“Figs.“18“and“19,“for“theŽ¤ <.’é!Mw¸ãords–—å¹\ fte‘ÿ}'en‘þúP"“²and“¹\only"².“The“v‘ÿqÇalue“assoGciated“withŽ¡’é!Meac•¸ãh›Š+w“ord˜in˜the˜output˜list˜is˜an˜activ–ÿqÇation˜v“alue.˜TheŽ¡’é!Mhigher–²Îthe“v‘ÿqÇalue,“the“higher“the“likš¸ãeliho•Go“d–²Îthat“this“w˜ordŽ¡’é!McorrespGonds–UUto“the“target“w¸ãord.Ž¡’ø!MIn–YÑthe“images“of“Fig.“19d,e,“the“segmen¸ãts“are“the“re-Ž¡’é!Mpresenš¸ãtation–`Eof“strok˜es“and“ascenders.“The“loGops“are“re-Ž¡’é!Mpresen•¸ãted›àíb“y˜circles.˜In˜the˜images˜of˜Fig.˜19e,˜eac“h˜zoneŽ¡’é!Mis–‘¦represenš¸ãted“b˜y“a“bGo˜x.“As“w˜e“can“observ˜e“in“Fig.“19b,Ž¡’é!Mthe–ß-meaningful“features“suc¸ãh“as“ascenders,“descendersŽ¡’é!Mand–UUlošGops“ha•¸ãv“e–UUb˜een“detected“and“v‘ÿqÇalidated.Ž¡’ø!MThe– Eactiv‘ÿqÇation“curvš¸ães“in“Fig.“20“sho˜w“the“bGeha˜viorŽ¡’é!Mof–the“most“highly“activ‘ÿqÇated“cells“(not“all“the“cells“areŽ¡’é!Mrepresenš¸ãted–¯ here)“in˜v˜olv˜ed“in“the“recognition“proGcess“ofŽ¡’é!Mthe–UUwš¸ãords“¹\ fte‘ÿ}'en‘þúP"“²and“¹\only"“²respGectiv˜ely‘ÿ*ª.Ž¡’ø!MIn–M¼Fig.“20a,“candidate“w¸ãords“¹\ fte‘ÿ}'en‘þúP"“²and“¹\only"Ž¡’é!M²are–.}more“highly“activ‘ÿqÇated“bGecause“they“ha•¸ãv“e–.}more“let-Ž¡’é!Mters–_Ìmatc¸ãhed“than“their“compGetitors.“One“should“noticeŽ¡’é!Mthat– ¹\ fte›ÿ}'en‘þúP"²,“¹\sixte˜en‘þúP"²,“¹\eighte˜en‘þúP"²,“and“¹\fourte˜en‘þúP"“²bGe-Ž¡’é!Mlong–Ê to“the“same“pšGerception“family‘ÿ*ª,“b˜ecause“they“shareŽ¡’é!Mthe–Csame“global“shapGe.“This“is“true“also“for“the“w¸ãordsŽŽŽŽŽŽŒ‹ ò  Þ·¬ ý#HT‘âÄ12Ž‘J~ÁM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽŽŽ ¾·¬ þ¥nUŸÕf ‘â þØ]hïKps::[begin] 15663299 19374744 3683778 7433338 36443095 47954903 startTexFigï ps:: doclipïps: plotfile ijdar003.f20ïps::[end] endTexFigŽŽŽŸüyE‘åŒÊÐa‘tc_bŽŽ¤ ³8Ÿ G‘âFig.–³20.“a–¢šÄwš¾9ord“activ‘ÿ|ration“curv˜es;“Ðb“Äletter“activ‘ÿ|ration“curv˜es;Ž¡‘âfor–»JÏ\ fte‡en‘ÿ8"Ä,“zone“1“correspAÇonds“to“letter“Ï`f‘ò«'Ä,“for“Ï\only"Ä,“zoneŽ¡‘â1–TcorrespAÇonds“to“letter“Ï`l'ŽŽŸeº‘â¹\only"²,–ËM¹\forty"²,“and“¹\ fty"².“Hence,“the“activ‘ÿqÇation“curv¸ãesŽ¤ <.‘âfor–UUthe“wš¸ãords“¹\forty"“²and“¹\ fty"“²are“o˜v˜erlappGed.Ž¡‘ñIn–èdFig.“20b,“letters“¹`f‘ '“²and“¹`g'“²of“zone“1,“at“the“bGegin-Ž¡‘âning–CWof“the“w¸ãord“¹\ fte‘ÿ}'en‘þúP"²,“and“the“letters“¹`l'²,“¹`f‘ '²,“¹`t'“²andŽ¡‘â¹`h'–,²of“zone“1,“in“the“middle“of“the“w¸ãord“¹\only"²,“are“inŽ¡‘âcomp•Getition,›þFb“ecause˜they˜ha•¸ãv“e˜a˜common˜feature,˜na-Ž¡‘âmely–¼Ja“descender“in“the“ rst“example,“and“an“ascenderŽ¡‘âin–)the“second“example“respGectivš¸ãely‘ÿ*ª.“Since“few“w˜ords“inŽ¡‘âthe–ž|lexicon“bGegin“with“letter“¹`g'“²in“the“ rst“case,“letter“¹`f‘ 'Ž¡‘â²receiv¸ães–’˜more“activ‘ÿqÇation.“In“the“second“example,“lettersŽ¡‘â¹`l'²,–¡U¹`f‘ '²,“¹`t'²,“and“¹`h'“²are“in“compGetition,“but“the“feedbac¸ãk“ofŽ¡‘âthe–”w¸ãord-cell“¹`only'“²to“letter-cell“¹`l'“²enables“this“letter“toŽ¡‘âwin–íšthe“compGetition.“This“fact“illustrates“vš¸ãery“w˜ell“theŽ¡‘â\¹Wor–ÿ}'d›Í Sup“eriority˜E e“ct²"–“pdescribGed“b¸ãy“our“equation“ofŽ¡‘âactiv›ÿqÇation.–R Indeed,“when“a“cell“is“activ˜ated,“it“receiv¸ãesŽ¡‘âmore–ü¶stimš¸ãuli“from“its“neigh˜bGors“at“adjacen˜t“lev˜els,“andŽ¡‘âtherefore–°ôits“activ‘ÿqÇation“increases.“Moreo•¸ãv“er,–°ôthese“resultsŽ¡‘âare–zocoherenš¸ãt“with“our“psyc˜ho-pšGerceptual“mo˜del“b˜ecauseŽ¡‘âthe–errors“made“bš¸ãy“the“system“mimic“those“observ˜ed“inŽ¡‘âhš¸ãumans–á((confused“w˜ords“are“part“of“a“same“pGerceptualŽ¡‘âfamily).ŽŸ"ÿ‘â¹6.2Ž‘òžkQuantitative‘“çr‘ÿ}'esultsŽŸCБâ6.2.1‘Datab‘ÿ}'ase.‘²Aš¸ãt–9ÂCENP‘ÿ*ªARMI,“where“this“researc˜h“hasŽ¡‘âbšGeen–Âïpartly“conducted,“a“large“database“has“b˜een“builtŽ¡‘âfor–òa“pro‘Ž8ject“aiming“at“the“recognition“of“the“legalŽ¡‘âamounš¸ãt–N}of“c˜heques“(Lam“et“al.“1995).“This“databaseŽŽŽ ýùÄ韧pŸEóÊ’ê~¾ ÿlb¦ïGps::[begin] 7458719 9674074 197345 197345 40061091 51901808 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f21ïps::[end] endTexFigŽŽŽ’fN]Ÿ“GúïJps::[begin] 7458719 7124998 -1184071 5657231 41508290 46441922 startTexFigïps: plotfile ijdar003.f22ïps::[end] endTexFigŽŽŽŽŽŽŽŸW)’é!MÐFig.–õÆ21.“ÄSome–’*w¾9ord“samples“from“the“CENP‘ÿ:«ARMI‘’ databaseŽŽŸKžðŸË?ñ’é!MÐT‘ÿÌable–Œÿ1.“ÄCursiv•¾9e›‚w“ord˜recognition˜results˜(%˜correct˜in˜topŽŸ ³8’é!MÏN‘TÄc¾9hoices)ŽŸ¦l’é!MŸíú‰ff§8Œ¤}q‘ÏN‘TÄ(%)Ž‘B£M1Ž‘_2Ž‘tU 5Ž’ÆÌ10ŽŽ©œ,‰ff§8Œ¡‘T‘ÿ:«raining‘TsetŽ‘B£M76.1Ž‘_88Ž‘tU 91.8Ž’ÆÌ94ŽŽŸ ³7‘T‘ÿ:«esting‘TsetŽ‘B£M73.6Ž‘_81Ž‘tU 89.4Ž’ÆÌ92.7ŽŽ¦‰ff§8ŒŽŽŽŽ Ÿ•¿Þ’é!MÐT‘ÿÌable–²r2.“ÄCursiv•¾9e›6 w“ord˜recognition˜results˜pAÇer˜class˜of˜w“ordŽŸ ³8’é!Mlength–Tfor“the“testing“set“(%“correct“in“top“ÏN“Äc¾9hoices)ŽŸ6fu’é!MŸÒ¿ñ‰ff°)<¤}q‘W‘ÿ:«ord‘TlengthŽ‘Db91Ž‘`Óú2Ž‘}E»5Ž’™·|10ŽŽ©œ,‰ff°)<¡‘á3Ž‘Db966.3Ž‘`Óú69.3Ž‘}E»81.4Ž’™·|85.3ŽŽ¤ ³7‘á4Ž‘Db971.1Ž‘`Óú78.9Ž‘}E»84.2Ž’™·|86.6ŽŽ¡‘á5Ž‘Db969.8Ž‘`Óú79.5Ž‘}E»86Ž’™·|90.5ŽŽ¡‘á6Ž‘Db977.2Ž‘`Óú87.5Ž‘}E»96Ž’™·|98.2ŽŽ¡‘á7Ž‘Db979.8Ž‘`Óú87.6Ž‘}E»96Ž’™·|99.2ŽŽ¡‘á8Ž‘Db981.1Ž‘`Óú90.3Ž‘}E»96.3Ž’™·|98.9ŽŽ¡‘á9Ž‘Db969Ž‘`Óú82.8Ž‘}E»96.6Ž’™·|100ŽŽ¦‰ff°)<ŽŽŽŽŸÞá’é!M²has–+ýbGeen“created“from“2500“handwritten“c¸ãheques“writ-Ž¤ <.’é!Mten–ò in“English,“and“1900“handwritten“c¸ãheques“written“inŽ¡’é!MF‘ÿ*ªrencš¸ãh.–Õ“The“n˜um˜bšGer“of“writers“is“estimated“to“b˜e“closeŽ¡’é!Mto– 800“for“the“English“c¸ãheques,“and“close“to“600“for“theŽ¡’é!MF‘ÿ*ªrenc•¸ãh›ÞÉc“heques.˜In˜this˜database,˜7837˜English˜w“ordsŽ¡’é!Mand–ga7135“F‘ÿ*ªrencš¸ãh“w˜ords“are“a˜v‘ÿqÇailable.“Examples“of“someŽ¡’é!Mt•¸ãypical›„{w“ords˜found˜in˜the˜database˜are˜sho“wn˜in˜Fig.˜21.Ž¡’ø!MW‘ÿ*ªe–^Édecided“to“expGerimen¸ãt“with“this“database,“ rstŽ¡’é!MbGecause–ß it“wš¸ãas“already“a˜v‘ÿqÇailable“and“can“bGe“a“commonŽ¡’é!Mbasis–"¹for“pšGerformance“ev‘ÿqÇaluation“of“di eren¸ãt“metho˜dsŽ¡’é!Mand–6%second“bGecause“of“compatibilit¸ãyŽ‘B3qadv‘ÿqÇan¸ãtages“if“thisŽ¡’é!MmethošGd–Õšw¸ãas“to“b˜e“inš¸ãtegrated“in˜to“a“larger“framew˜orkŽ¡’é!Mcom•¸ãbining›UUdi eren“t˜expGerts˜(Suen˜et˜al.˜1992)Ž‘t1Õ.ŽŸ#rN’é!M¹6.2.2–âT‘ÿ;¼esting“c›ÿ}'onditions“and“p˜ar˜ameters.‘²The–Ñ:w¸ãord“re-Ž¡’é!Mcognizer–£has“bGeen“trained“on“a“small“set“of“184“images,Ž¡’é!Mand–Ó—tested“on“a“set“of“2929“images.“None“of“these“imagesŽ¡’é!Mconš¸ãtain–š capital“letters,“bGecause“the“curren˜t“v˜ersion“of“theŽ¡’é!Msystem–obis“restricted“to“lo•¸ãw“ercase–obletters.“The“lexicon“usedŽ¡’é!Mfor–d–the“tests“includes“32“English“cursivš¸ãe“w˜ords“with“3{9Ž¡’é!Mletters.Ž¡’ø!MT‘ÿ*ªable– 1“giv¸ães“the“results“obtained“for“the“recogni-Ž¡’é!Mtion–àÐof“isolated“cursivš¸ãe“w˜ords“without“h˜ypGothesis“gene-Ž¡’é!Mration,–ÀDv‘ÿqÇalidation“or“insertion“(wš¸ãe“will“discuss“wh˜y“inŽ¡’é!MSect.‘UU6.2.3).ŽŽŽŽŽŽŒ‹ ® Þ·¬ ý#HT‘âÄM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽ’ÓÀ13ŽŽŽ ¾·¬ ý±ñ㟫?æ‘âÐT‘ÿÌable–*3.“ÄRecognition–çØresults“for“w¾9ords“without“extensionsŽŸ ³8‘âwith–Tthe“testing“setŽŸ+fq‘âŸÝ?õ‰ff—Šâ¤}q‘W‘ÿ:«ordsŽ‘+Ãß1Ž‘H5 2Ž‘d§a5Ž’"10ŽŽ©œ,‰ff—Šâ¡‘OneŽ‘+Ãß51Ž‘H5 57.6Ž‘d§a60.9Ž’"64.1ŽŽ¤ ³7‘SixŽ‘+Ãß30.1Ž‘H5 34.2Ž‘d§a38.4Ž’"43.8ŽŽ¡‘NineŽ‘+Ãß46.8Ž‘H5 48.1Ž‘d§a50.6Ž’"57ŽŽ¡‘Sev¾9enŽ‘+Ãß42.2Ž‘H5 49.4Ž‘d§a60.2Ž’"71.1ŽŽ¦‰ff—ŠâŸ}q‘T‘ÿ:«otalsŽ‘+Ãß43.1Ž‘H5 48Ž‘d§a53.2Ž’"59.6ŽŽ¦‰ff—ŠâŽŽŽŽ¤HdžŸÍñ‘âÐT‘ÿÌable–%04.“ÄRecognition–™²results“with“the“testing“set“with“andŽŸ ³8‘âwithout–T\no“extension“w¾9ords"ŽŸfl‘âŸíú‰ffŸó ¤}q‘N‘T(%)Ž‘4, 1Ž‘PÊ2Ž‘m‹5Ž’‰L10ŽŽ©œ,‰ffŸó ¡‘WithŽ‘4, 73.6Ž‘PÊ81Ž‘m‹89.4Ž’‰L92.7ŽŽŸ ³7‘WithoutŽ‘4, 77.4Ž‘PÊ85.1Ž‘m‹94Ž’‰L96.9ŽŽ¦‰ffŸó ŽŽŽŽ¡ŸÍñ‘âÐT‘ÿÌable–)Y5.“ÄResults–¾öwith“and“without“insertion“for“the“trainingŽŸ ³8‘âsetŽŸfl‘âŸíú‰ff·©ð¤}q‘ÏN‘TÄ(%)Ž‘ZFu1Ž‘v¸62Ž’‹ø35Ž’¨iô10ŽŽ©œ,‰ff·©ð¡‘Without‘TinsertionŽ‘ZFu76.1Ž‘v¸688Ž’‹ø391.8Ž’¨iô94ŽŽŸ ³7‘With‘TinsertionŽ‘ZFu69Ž‘v¸683Ž’‹ø389Ž’¨iô94ŽŽ¦‰ff·©ðŽŽŽŽŸÉ‘ñ²As–X¼migh¸ãt“bšGe“exp˜ected,“the“w¸ãords“describ˜ed“with“a“lar-Ž¤ <.‘âger›}n•¸ãum“bGer˜of˜anc“hor˜features˜are˜more˜often˜propGerlyŽ¡‘ârecognized.–§íThis“facilitates“the“detection“of“long“w¸ãords,Ž¡‘âand–…cincreases“the“con dence“assoGciated“with“the“reco-Ž¡‘âgnition–B"of“these“wš¸ãords“as“sho˜wn“in“T‘ÿ*ªable“2.“On“the“con-Ž¡‘âtrary‘ÿ*ª,–Åšshort“w¸ãords“are“more“dicult“to“recognize,“espGe-Ž¡‘âcially–„úwš¸ãords“suc˜h“as“\one"“and“\nine",“bGecause“they“doŽ¡‘ânot–×(conš¸ãtain“an˜y“ascenders“or“descenders,“as“w˜e“can“seeŽ¡‘âin–5øT‘ÿ*ªable“3.“These“w¸ãords“are“respGonsible“for“a“decreaseŽ¡‘âbš¸ãy–(G4%“in“the“recognition“rates,“as“w˜e“can“observ˜e“in“T‘ÿ*ªa-Ž¡‘âble–J4.“This“is“whš¸ãy‘ÿ*ª,“in“these“cases,“w˜e“should“extract“otherŽ¡‘âfeatures–UUto“impro•¸ãv“e–UUthe“recognition“rate.Ž¡‘ñWhen–°wš¸ãe“analyse“the“expGerimen˜tal“results,“w˜e“ob-Ž¡‘âservš¸ãe–ë˜that“there“are“t˜w˜o“main“sources“of“errors.“The“ rstŽ¡‘âone–eåis“related“to“pre-segmen¸ãtation“problems,“and“doGesŽ¡‘ânot–ÂðošGccur“frequen¸ãtly‘ÿ*ª.“The“second“one“o˜ccurs“more“of-Ž¡‘âten,–´ and“is“caused“b¸ãy“a“bad“detection“of“the“primaryŽ¡‘âfeatures.–¢ïF‘ÿ*ªor“bGoth“cases,“the“information“giv¸ãen“to“theŽ¡‘âsystem–Z¸is“erroneous“from“the“bGeginning.“The“propaga-Ž¡‘âtion–|=of“this“information“during“the“bšGottom-up“pro˜cessŽ¡‘âleads–~¨to“a“bad“labGelling“of“the“lexicon“wš¸ãords.“Moreo˜v˜er,Ž¡‘âduring–Íthe“feedbacš¸ãk“proGcess,“these“w˜ords“will“con˜tributeŽ¡‘âto–UUthe“reinforcemenš¸ãt“of“bad“c˜hoices.Ž¡‘ñThese–›Ófacts“suggest“that“w¸ãe“should“add“an“indepGen-Ž¡‘âdenš¸ãt–­dlabGelling“mec˜hanism“based“on“con˜textual“informa-Ž¡‘âtion,–›óin“order“to“bGe“able“to“reconsider“the“erroneous“la-Ž¡‘âb•Gelling›âïprop“osed˜b¸ãy˜the˜b“ottom-up˜pro“cess.˜The˜use˜ofŽ¡‘âa–UUrejection“threshold“ma¸ãy“also“bGe“part“of“the“solution.Ž¡‘ñW‘ÿ*ªe–¹2also“realise“that“our“primary“feature“detectionŽ¡‘âalgorithm–½šis“robust,“ev¸ãen“though“these“features“are“notŽ¡‘âalw•¸ãa“ys–UUprecise“enough“for“dicult“cases.ŽŸ!}¨‘â¹6.2.3‘¾5Insertion.‘²As–™“wš¸ãe“can“see“in“T‘ÿ*ªable“5,“h˜ypGothesisŽ¡‘âinsertion–ÖádoGes“not“necessarily“increase“the“recognitionŽ¡‘ârates–UUfor“all“w¸ãords.Ž¡‘ñIn–ý›fact,“the“insertion“proGcess“will“impro•¸ãv“e–ý›the“reco-Ž¡‘âgnition–™…rates“only“when“the“n•¸ãum“bGer–™…of“zones“matc¸ãhed“forŽŽŽ ý]1É’é!Mthe–btarget“wš¸ãord“is“increased.“Otherwise,“a“wrong“w˜ordŽ¤ <.’é!Mwill–áÔbGe“suggested“as“solution.“The“follo¸ãwing“observ‘ÿqÇationsŽ¡’é!Mma¸ãy–UUexplain“this“situation:Ž©/’íaOº{ŽŽŽ’ø!M²hš¸ãypGothesis–S›generation“is“suggested“b˜y“the“most“highlyŽ¡’ø!Mactiv‘ÿqÇated‘UUw¸ãord-cells.Ž¡’ø!MWhen–xdthe“target“wš¸ãord“is“not“in“this“group“of“w˜ords,Ž¡’ø!Mthe–a(recognition“maš¸ãy“div˜erge“bGecause“it“is“based“onŽ¡’ø!Mwrong‘UUdecisions.Ž¡’íaOº{ŽŽŽ’ø!M²estimation–UUof“the“topGology“is“erroneous.Ž¡’ø!MThe–õ°topšGology“estimation“dep˜ends“on“the“ev‘ÿqÇaluationŽ¡’ø!Mof–>~the“n•¸ãum“bšGer–>~of“letters“b˜et•¸ãw“een–>~the“anc¸ãhor“zones,Ž¡’ø!Mwhicš¸ãh–_is“calculated“from“the“mean“width“of“a“k˜ey-Ž¡’ø!Mletter.–iõSince“this“measuremenš¸ãt“is“not“alw˜a˜ys“accurate,Ž¡’ø!Mthe–UUestimation“ma¸ãy“bGe“erroneous.Ž¡’íaOº{ŽŽŽ’ø!M²features–|>lošGok¸ãed“for“during“the“v‘ÿqÇalidation“pro˜cess“areŽ¡’ø!MtoGo‘UUv‘ÿqÇague.Ž¡’ø!MConsequenš¸ãtly‘ÿ*ª,–Lalmost“all“h˜ypšGotheses“will“then“b˜e“ac-Ž¡’ø!Mcepted.–¾©This“will“lead“to“a“bad“hš¸ãypGothesis“c˜hoice“atŽ¡’ø!Mthe–$¶v‘ÿqÇalidation“step,“evš¸ãen“though“the“target“w˜ord“isŽ¡’ø!Mpart–UUof“the“pGossible“w¸ãord“list.Ž¦’ø!MThš¸ãus,–ÓÓthe“insertion“proGcess“is“not“ecien˜t“to“increaseŽ¡’é!Mthe–û:recognition“of“w¸ãords“already“badly“recognized.“Ho-Ž¡’é!Mw•¸ãev“er,–Íšit“increases“the“discrimination“of“the“wš¸ãords“whic˜hŽ¡’é!Mha•¸ãv“e–UUa“go•Go“d–UUactiv‘ÿqÇation“lev¸ãel.ŽŸ ÍX’é!Mº7Ž’ò5ÆConclusion–ÕTand“p•QÇersp“ectiv®9esŽŸ‘)’é!M²After–çaan“o•¸ãv“erview–çaof“our“methoGd,“where“w¸ãe“underlinedŽ¡’é!Mthe–¬¶ma‘Ž8jor“con¸ãtributions“of“our“system“and“justi ed“theŽ¡’é!Mcš¸ãhoice– of“our“arc˜hitecture,“w˜e“ha˜v˜e“tested“the“moGdel“onŽ¡’é!Ma–k‚training“set“of“184“images“and“a“testing“set“of“2929Ž¡’é!Mimages–(ñof“English“cursivš¸ãe“w˜ords“from“the“CENP‘ÿ*ªARMIŽ¡’é!Mdatabase.–w)The“recognition“rates“obtained“for“the“learningŽ¡’é!Mset–+‚are“76%“(top“cš¸ãhoice)“and“92%“(top“ v˜e),“and“for“theŽ¡’é!Mtesting–Š+set“74%“(top“cš¸ãhoice)“and“89%“(top“ v˜e).“In“realŽ¡’é!Mapplications,–Jwsucš¸ãh“as“mail“sorting“of“c˜heque“recognition,Ž¡’é!Msynš¸ãtactic–"Øinformation“can“bGe“used“to“disam˜biguate“theŽ¡’é!Mrecognition–ÛÓof“the“wš¸ãords“when“iden˜tifying“the“whole“sen-Ž¡’é!Mtence.–ÃÔThš¸ãus,“it“is“reasonable“to“consider“sev˜eral“c˜hoicesŽ¡’é!Mfor–8Vthe“recognition“of“eacš¸ãh“w˜ord“of“the“sen˜tence.“Moreo-Ž¡’é!Mv¸ãer,–R˜baseline“extraction“is“usually“more“accurate“whenŽ¡’é!Mconsidering–u±senš¸ãtences“rather“than“isolated“w˜ords.“ThisŽ¡’é!Mis–4!espGecially“true“in“case“of“small“wš¸ãords“suc˜h“as“\one"Ž¡’é!Mthat–8.doGes“not“con¸ãtain“ascenders“nor“descenders.“Finally‘ÿ*ª,Ž¡’é!Mit–-can“bGe“noticed“that“the“lexicon“used“for“the“tests“con-Ž¡’é!Mtains–” wš¸ãords“(essen˜tially“n˜um˜bGers)“with“quite“a“similarŽ¡’é!Mstructure.–” In“senš¸ãtence“recognition,“the“syn˜tax“w˜ould“helpŽ¡’é!Mto–WðcompGensate“for“the“am•¸ãbiguit“y›Wðrelativ“e˜to˜this˜t“ypGe˜ofŽ¡’é!Mlexicon.Ž¡’ø!MW‘ÿ*ªe›Þ}ha•¸ãv“e˜sho“wn˜that˜the˜metho•Gd˜is˜op“erational˜andŽ¡’é!Mthat–Dúit“has“the“expšGected“b˜eha¸ãvior“(cf.,“Figs.“18{20),“i.e.,Ž¡’é!Mthat–’ïit“bšGeha•¸ãv“es–’ïaccording“to“the“p˜erceptual“concepts“stu-Ž¡’é!Mdied.–H$Errors“made“bš¸ãy“the“system“are“not“incoheren˜t“butŽ¡’é!Mmimic–?ain“some“manner“those“observš¸ãed“in“h˜umans“bGecauseŽ¡’é!Mw•¸ãords›â7whic“h˜are˜confused˜are˜part˜of˜the˜same˜pGercep-Ž¡’é!Mtual–Û»family‘ÿ*ª.“Considering“that“hš¸ãumans“recognize“w˜ords“inŽ¡’é!Msen•¸ãtences›r b“y˜using˜con“textual˜analysis,˜it˜is˜reasonable˜toŽ¡’é!Mthink–!'that“more“than“one“pGossibilit¸ãy“is“ev‘ÿqÇaluated“duringŽ¡’é!Mthe–UUrecognition“of“isolated“w¸ãords.ŽŽŽŽŽŽŒ‹Q Þ·¬ ý#HT‘âÄ14Ž‘J~ÁM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽŽŽ ¾·¬ ý]1É‘ñ²Consequen•¸ãtly‘ÿ*ª,›¡$w“e˜ha“v“e˜v‘ÿqÇalidated˜our˜psyc“ho-pGercep-Ž¤ <.‘âtual–!Ôapproacš¸ãh“for“oine“recognition“of“isolated“cursiv˜eŽ¡‘âw¸ãords.–ÿsThe“main“original“issues“of“our“moGdel“are“sum-Ž¡‘âmarized‘UUbGelo¸ãw:Ž©l›‘ä8â1.ŽŽŽ‘ñAn–ü>arcš¸ãhitecture“based“on“a“reading“moGdel:“hierarc˜hi-Ž¡‘ñcal,–ƒéparallel,“with“loGcal“represenš¸ãtation“and“in˜teractiv˜eŽ¡‘ñactiv‘ÿqÇation‘UUmec¸ãhanismŽ¡‘ä8â2.ŽŽŽ‘ñSigni canš¸ãt–h@pGerceptual“features“in“w˜ord“recognition,Ž¡‘ñsuc¸ãh–UUas“ascenders“and“descendersŽ¡‘ä8â3.ŽŽŽ‘ñF‘ÿ*ªuzzy–µ!pšGosition“concept,“dealing“with“the“lo˜cation“un-Ž¡‘ñcertain•¸ãt“y–UUof“features“and“lettersŽ¡‘ä8â4.ŽŽŽ‘ñAdaptabilitš¸ãy–° of“the“moGdel“to“w˜ords“of“di eren˜tŽ¡‘ñlengths–UUand“from“di eren¸ãt“languages.Ž¦‘ñSolutions–úïare“suggested“bGelo¸ãw“in“order“to“further“im-Ž¡‘âpro•¸ãv“e–U™this“methošGd.“Bad“feature“detection“ma¸ãy“b˜e“hand-Ž¡‘âled–†}bš¸ãy“impro˜ving“the“primary“feature“detection,“and“b˜yŽ¡‘âusing– Da“labšGelling“mec¸ãhanism“indep˜enden¸ãt“of“the“one“re-Ž¡‘âsulting–¢¹from“the“bšGottom-up“pro˜cess.“Additional“featu-Ž¡‘âres–׬could“also“impro•¸ãv“e–׬the“insertion“moGdule.“Moreo•¸ãv“er,Ž¡‘âthe–®reliabilitš¸ãy“of“the“system“could“bGe“impro˜v˜ed“if“rejec-Ž¡‘âtion–O‹is“considered.“Finally‘ÿ*ª,“a“hš¸ãybrid“arc˜hitecture“couldŽ¡‘âbGe–Hîenš¸ãvisaged.“It“w˜ould“bGe“in˜teresting“to“com˜bine“a“loGcalŽ¡‘âkno•¸ãwledge›ërepresen“tation˜with˜a˜distributed˜one.˜TheŽ¡‘âdistributed–sknoš¸ãwledge“represen˜tation“(neural“nets“withŽ¡‘âlearning–¨Ephase)“w¸ãould“bšGe“used“b˜et•¸ãw“een–¨Ethe“feature“andŽ¡‘âletter–!(levš¸ãels“in“order“to“impro˜v˜e“letter“recognition,“whileŽ¡‘âthe–WloGcal“knoš¸ãwledge“represen˜tation“w˜ould“bGe“used“forŽ¡‘âconš¸ãtextual–^Éanalysis“bGet˜w˜een“the“w˜ord“and“letter“lev˜elsŽ¡‘â(analytical‘UUapproac¸ãh).ŽŸ³8‘âÏA•‡cknowxäle“dgements.ŽŽ‘4wÄW‘ÿ:«e–nwš¾9ould“lik˜e“to“thank“ProfessorŽ¤ ³8‘âClaudie–iŽF‘ÿ:«aure“and“Ms.“Christine“Nadal“for“their“assistance,Ž¡‘âand–bDIRIS,“the“National“Net•¾9w“orks–bDof“Cen¾9tres“of“ExcellenceŽ¡‘âof–­:Canada,“Natural“Sciences“and“Engineering“Researc¾9h“ofŽ¡‘âCanada,–˜Äthe“Ministry“of“Education“of“QuebAÇec,“the“ÏF‘ÿJªond‘ÇdeŽ¡‘âdšÃŽ‘ûƒŠevelopp•‡ement‘E÷ac“ad˜‘ûƒŠemique–E÷du“r˜‘ûƒŠese‡au“du“Qu˜‘ûƒŠeb•‡e“cÄ,–9~and“theŽ¡‘âÏCentrš‡e–Dde“c˜o˜opÃŽ‘ûƒŠer˜ation“inter-universitair˜e“fr˜anc˜o-qu•ÃŽ›ûƒŠeb“˜ec‡oiseŽ¡‘âÄfor–Ttheir“ nancial“funding.ŽŸÛI‘âºReferencesŽŸ$‘æŸþÄ1.ŽŽ‘òÑÂBartnec¾9k–z¨N‘zŽ(1996)‘GÄThe“role“of“handwriting“recognitionŽ¡‘òÑÂin–ª6future“reading“systems.‘ÕyIn:“ProAÇceedings“of“the“FifthŽ¡‘òÑÂIn¾9ternational–°ãW›ÿ:«orkshop“on“F˜ron¾9tiers“in“Handwriting“Re-Ž¡‘òÑÂcognition.›TUniv•¾9ersit“y˜of˜Essex,˜UK,˜pp˜147{176Ž¡‘æŸþ2.ŽŽ‘òÑÂBouma–IçH‘I³(1971)‘Î5Visual“recognition“of“isolated“lo•¾9w“er-caseŽ¡‘òÑÂletters.‘ÎVision–TResearc¾9h“11:459{474Ž¡‘æŸþ3.ŽŽ‘òÑÂBozinoš¾9vic–O²RM,“Srihari“SH‘O£(1989)‘ǽO -line“cursiv˜e“scriptŽ¡‘òÑÂwš¾9ord–÷Mrecognition.‘èÜIEEE‘÷ET‘ÿ:«ransactions“on“P˜attern“Analy-Ž¡‘òÑÂsis–Tand“Macš¾9hine“In˜telligence“11:68{83Ž¡‘æŸþ4.ŽŽ‘òÑÂCasey–þRš¾9G,“Lecolinet“E–ý(1996)‘A“surv˜ey–þof“methoAÇds“andŽ¡‘òÑÂstrategies–Áin“cš¾9haracter“segmen˜tation.‘‘+IEEE‘ÁlT‘ÿ:«ransactionsŽ¡‘òÑÂon–£¬Pš¾9attern“Analysis“and“Mac˜hine“In˜telligence“18(7):690{Ž¡‘òÑÂ706Ž¡‘æŸþ5.ŽŽ‘òÑÂChen–ÄMY,“Kundu“A‘Ãë(1993)‘"›An“alternativ¾9e“to“v‘ÿ|rariableŽ¡‘òÑÂduration–3rHMM‘38in“handwritten“w¾9ord“recognition.‘©šIn:“Pro-Ž¡‘òÑÂceedings–Üdof“the“In¾9ternational“W›ÿ:«orkshop“on“F˜ron¾9tiers“inŽ¡‘òÑÂHandwriting–TRecognition,“pp“82{91Ž¡‘æŸþ6.ŽŽ‘òÑÂCheriet–âÜM,“Suen“CY‘âÏ(1993)‘ÇŠExtraction“of“k¾9ey“letters“forŽ¡‘òÑÂcursivš¾9e–åÒscript“recognition.‘‡P˜attern“Recognition“LettersŽ¡‘òÑÂ11:1009{1017ŽŽŽ ý]1É’íÁK7.ŽŽ’ùóColtheart–µM,“Rastle“K‘´×(1994)‘õ£Serial“proAÇcessing“in“rea-Ž¤ ³8’ùóding–~daloud:“Evidence“for“dual-route“moAÇdels“of“reading.‘#ÅJ.Ž¡’ùóExpAÇerimen•¾9tal›¦Psyc“hology:˜Human˜P“erception˜and˜P“er-Ž¡’ùóformance‘T20:1197{1211Ž¡’íÁK8.ŽŽ’ùóC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe–]œM,“Lecolinet“E,“Cheriet“M,“Suen“CY‘]Š(1995)‘ñ5Buil-Ž¡’ùóding–¯-a“pšAÇerception“based“mo˜del“for“reading“cursiv¾9e“script.Ž¡’ùóIn:–á½ProšAÇceedings“Third“ICD¾9AR‘á°95,“V‘ÿ:«ol.“I˜I.“Montr¾ª‘û¡Xeal,“Ca-Ž¡’ùónada,–Tpp“898{901Ž¡’íÁK9.ŽŽ’ùóC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe–œçM,“Lecolinet“E,“Cheriet“M,“Suen“CY‘œÉ(1996a)‘UUsingŽ¡’ùóreading–ÝÁmoAÇdels“for“cursiv¾9e“script“recognition.‘¿8In:“SimnerŽ¡’ùóML,–æLeedham“CG,“Thomassen“AJWM‘§(eds)“Handwri-Ž¡’ùóting–8Mand“Draš¾9wing“Researc˜h:“Basic“and“Applied“Issues.Ž¡’ùóIOS–TPress,“Amsterdam,“pp“299{313Ž¡’é!M10.ŽŽ’ùóC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe–'œM,“Lecolinet“E,“Cheriet“M,“Suen“CY‘'—(1996b)‘PHLec-Ž¡’ùóture–Óautomatique“d'¾ª‘û¡Xecriture“cursivš¾9e“utilisan˜t“des“con-Ž¡’ùócepts–YpšAÇerceptuels.‘ã®In:“Actes“de“congr¾ª‘û¡Xes“de“l'Asso˜ciationŽ¡’ùócanadienne-fran‘ûãcaise–=ÁpAÇour“l'a•¾9v‘ÿ|rancemen“t–=Áde“la“science.Ž¡’ùóMon¾9tr¾ª‘û¡Xeal,‘TCanadaŽ¡’é!M11.ŽŽ’ùóC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe–õ|M,“Cheriet“M,“Lecolinet“E,“Suen“CY‘ô¾(1996c)Ž¡’ùóD¾ª‘û¡Xetection–­des“lignes“de“base“de“mots“cursifs“‘û`a“l'aideŽ¡’ùóde–z$l'en¾9tropie.‘ ;ýIn:“Actes“de“congr¾ª‘û¡Xes“de“l'AssoAÇciationŽ¡’ùócanadienne-fran‘ûãcaise–=ÁpAÇour“l'a•¾9v‘ÿ|rancemen“t–=Áde“la“science.Ž¡’ùóMon¾9tr¾ª‘û¡Xeal,‘TCanadaŽ¡’é!M12.ŽŽ’ùóC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe–ÌwM,“Cheriet“M,“Lecolinet“E,“Suen“CY‘ÌG(1997)‘;Au-Ž¡’ùótomatic–’Ãreading“of“cursivš¾9e“scripts“using“h˜uman“kno˜w-Ž¡’ùóledge.‘º3In:–= ProAÇceedings“F‘ÿ:«ourth“ICDš¾9AR‘=i97.“Ulm,“German˜y‘ÿ:«,Ž¡’ùópp‘T107{111Ž¡’é!M13.ŽŽ’ùóDe– ÖZuniga“CM,“Humphreys“GW,“Ev¾9ett“LJ‘ ²(1991)‘¹‹Ad-Ž¡’ùóditivš¾9e–ºýand“in˜teractiv˜e“e ects“of“repAÇetition,“degradation,Ž¡’ùóand–K¢w¾9ord“frequency“in“reading“of“handwriting.‘ÑIn:“BesnerŽ¡’ùóD,–ãbHumphreys“GW‘ãU(eds)“Basic“proAÇcesses“in“reading:“Vi-Ž¡’ùósual–Íwš¾9ord“recognition.“La˜wrence“Erlbaum,“Hillsdale,“NJ,Ž¡’ùópp‘T10{33Ž¡’é!M14.ŽŽ’ùóF‘ÿ:«a¾9v‘ÿ|rata–¯JT,“Srihari“SN‘®¨(1992)‘Þ×Recognition“of“generalŽ¡’ùóhandwritten––1wš¾9ords“using“a“h˜ypAÇothesis“generation“and“re-Ž¡’ùóduction–RÈmethošAÇdology‘ÿ:«.‘ÐðIn:“Pro˜ceedings“of“the“USPS‘R¹Ad-Ž¡’ùóv‘ÿ|ranced–TT‘ÿ:«ec¾9hnology“Conference,“pp“237{251Ž¡’é!M15.ŽŽ’ùóF‘ÿ:«orster– JKI‘ G(1994)‘.Computational“moAÇdeling“and“elemen-Ž¡’ùótary–zŠproAÇcess“analysis“in“visual“w¾9ord“recognition.‘GkJ.“Ex-Ž¡’ùópAÇerimen•¾9tal›$Psyc“hology:˜Human˜P“erception˜and˜P“erfor-Ž¡’ùómance;–ˆSpšAÇecial“Section:“Mo˜deling“Visual“W‘ÿ:«ord“Recogni-Ž¡’ùótion‘T20(6):1292{1310Ž¡’é!M16.ŽŽ’ùóGuillevic–Ž÷D‘Ž•(1995)‘*Unconstrained“Handwriting“Reco-Ž¡’ùógnition–±ùapplied“to“the“ProAÇcessing“of“Bank“Cheques.‘wÚPhDŽ¡’ùóthesis,–jÐDepartmen¾9t“of“Computer“Science,“Concordia“Uni-Ž¡’ùóv•¾9ersit“y‘ÿ:«,›TMon“tr¾ª‘û¡Xeal,˜CanadaŽ¡’é!M17.ŽŽ’ùóHiggins–à«C,“Bramall“P‘àv(1996)‘wÂAn“on-line“cursiv¾9e“scriptŽ¡’ùórecognition–*"system.‘WÎIn:“Simner“ML,“Leedham“CG,“Tho-Ž¡’ùómassen–AJWM‘€º(eds)“Handwriting“and“Dra¾9wing“Rese-Ž¡’ùóarc¾9h:–i×Basic“and“Applied“Issues.“IOS‘iÁPress,“Amsterdam,Ž¡’ùópp‘T285{298Ž¡’é!M18.ŽŽ’ùóHoule–BG,“Radelar“C,“Resnicš¾9k“S,“BoAÇc˜k“P‘Aå(1993)‘Á€Handwrit-Ž¡’ùóten–¥äwš¾9ord“recognition“using“collectiv˜e“learning“systemsŽ¡’ùótheory›ÿ:«.‘Ô#In:–ÿ«ProAÇceedings“of“the“In¾9ternational“W˜orkshopŽ¡’ùóon–TF‘ÿ:«ron¾9tiers“in“Handwriting“Recognition,“pp“92{101Ž¡’é!M19.ŽŽ’ùóJacobs–.*AM,“Grainger“J‘-á(1994)‘^²MoAÇdels“of“visual“w¾9ordŽ¡’ùórecognition{–=æsampling“the“state“of“the“art.‘–J.“ExpAÇeri-Ž¡’ùómen•¾9tal›>pPsyc“hology:˜Human˜P“erception˜and˜P“erformance;Ž¡’ùóSpšAÇecial–¢)Section:“Mo˜deling“Visual“W‘ÿ:«ord“Recognition“20,Ž¡’ùó6:1311{1334Ž¡’é!M20.ŽŽ’ùóJoAÇdouin–JF‘Î(1994)›æLes“r¾ª‘û¡Xeseaux“de“neurones.˜Herm¾ª‘û¡Xes,Ž¡’ùóP¾9aris,‘TF‘ÿ:«ranceŽ¡’é!M21.ŽŽ’ùóLam–?0L,“Suen“CY,“Guillevic“D,“Strath¾9y“NW,“Cheriet“M,Ž¡’ùóLiu– 2K,“Said“JN‘ ò(1995)‘ó‚Automatic“proAÇcessing“of“infor-ŽŽŽŽŽŽŒ‹:{ Þ·¬ ý#HT‘âÄM.–TC^‘û`ot¾ª‘û¡Xe“et“al.:“Automatic“reading“of“cursiv¾9e“scripts“using“a“reading“mošAÇdel“and“p˜erceptual“conceptsŽ’ÓÀ15ŽŽŽ ¾·¬ ý]1É‘òÑÂmation–/on“cš¾9heques.‘gÊIn:“ProAÇceedings“of“the“In˜ternationalŽ¤ ³8‘òÑÂConference–on“Systems,“Man“and“CybAÇernetics.“V‘ÿ:«ancou-Ž¡‘òÑÂv¾9er,–TCanada,“pp“2353{2358Ž¡‘â22.ŽŽ‘òÑÂLecolinet–ÓßE‘Ó®(1994)‘Q¡Cursivš¾9e“script“recognition“b˜y“bac˜k-Ž¡‘òÑÂw•¾9ard›ôsmatc“hing.‘ä6In:˜F–ÿ:«aure˜C,˜Keuss˜P“,˜Lorette˜G,˜Vin¾9terŽ¡‘òÑÂA›;%(eds)–;/Adv‘ÿ|rances“in“Handwriting“and“Dra¾9wing:“A˜Mul-Ž¡‘òÑÂtidisciplinary–TApproacš¾9h.“Europia,“P˜aris,“pp“117{135Ž¡‘â23.ŽŽ‘òÑÂMcClelland–ˆcJL,“Rumelhart“DE‘ˆ(1981)‘k‘An“in•¾9teractiv“eŽ¡‘òÑÂactiv‘ÿ|ration–ÀFmošAÇdel“of“con¾9text“e ects“in“letter“p˜erception.Ž¡‘òÑÂPsyc¾9hological–TReview“88:375{407Ž¡‘â24.ŽŽ‘òÑÂPš¾9aap–?K,“Newsome“SL,“McDonald“JE,“Sc˜h˜v‘ÿ|ranev˜eldt“R‘þøäWŽ¡‘òÑÂ(1982)‘áÝAn–Z.activ‘ÿ|ration-v¾9eri cation“moAÇdel“for“letter“andŽ¡‘òÑÂwš¾9ord–I†recognition:“the“w˜ord“supAÇeriorit˜y“e ect.‘µXPsyc˜holo-Ž¡‘òÑÂgical–TReview“89:573{594Ž¡‘â25.ŽŽ‘òÑÂRumelhart–ˆDE,“McClelland“JL‘‡ë(eds)“(1986)‘3‡P¾9arallel“Dis-Ž¡‘òÑÂtributed–h£ProAÇcessing;“Explorations“in“the“MicrostructureŽ¡‘òÑÂof–ÐÒCognition,“v¾9ol.“1:“F‘ÿ:«oundations.‘ª"The“MIT‘ÐÀPress,“Cam-Ž¡‘òÑÂbridgeŽ¡‘â26.ŽŽ‘òÑÂSeidenš¾9bAÇerg–°S,“McClelland“JL–Ž(1989)‘<´A“distributed,‘°dev˜e-Ž¡‘òÑÂlopmenš¾9tal–kÇmoAÇdel“of“w˜ord“recognition“and“naming.‘mPsy-Ž¡‘òÑÂc¾9hological–TReview“96:523{4568Ž¡‘â27.ŽŽ‘òÑÂSuen–ÄÃCY,“Nadal“C,“Legault“R,“Mai“T‘ÿ:«A,“Lam“L‘Ä•(1992)Ž¡‘òÑÂComputer– Grecognition“of“unconstrained“handwritten“n¾9u-Ž¡‘òÑÂmerals.‘ÎProAÇceedings–Tof“the“IEEE“80(7):1162{1179Ž¡‘â28.ŽŽ‘òÑÂT‘ÿ:«aft–ŸúM‘ŸÖ(1991)›¶ùReading“and“the“Men¾9tal“Lexicon.˜La¾9w-Ž¡‘òÑÂrence–TErlbaum,“Hillsdale,“NJŽ¡‘â29.ŽŽ‘òÑÂT›ÿ:«a¾9ylor–´ÏI,“T˜aš¾9ylor“MM‘´¶(1983)‘|yThe“Psyc˜hology“of“Reading,Ž¡‘òÑÂCh.–Fr9:“Letter“and“W‘ÿ:«ord“Recognition.“Academic“Press,Ž¡‘òÑÂNew‘TY‘ÿ:«orkŽ¡‘â30.ŽŽ‘òÑÂW‘ÿ:«esolk•¾9o“wski›aS‘a(1996)‘û˜Cursiv“e˜script˜recognition:˜a˜sur-Ž¡‘òÑÂv¾9ey‘ÿ:«.‘¬TIn:–œgSimner“ML,“Leedham“CG,“Thomassen“AJWMŽ¡‘òÑÂ(eds)–xaHandwriting“and“Draš¾9wing“Researc˜h:“Basic“and“Ap-Ž¡‘òÑÂplied–TIssues.“IOS“Press,“Amsterdam,“pp“267{284ŽŸ1¾)‘âÐMyriam–£¼C^‘ú¬ÑotÇé‘úäèe“Äreceivš¾9ed–)Bher“B.“Eng.“degree“from“Univ˜ersit¾ª‘û¡XeŽ¡‘âLa¾9v‘ÿ|ral,–>ÅQu¾ª‘û¡XebAÇec,“Canada“in“1989.“In“1992,“she“obtained“a“M.Sc.Ž¡‘âdegree–p7in“optics“and“photonics“from“Univš¾9ersit¾ª‘û¡Xe“de“P˜aris“XI,Ž¡‘âF‘ÿ:«rance,–}Éand“in“1993,“a“M.Sc.“degree“in“arti cial“in¾9telligenceŽ¡‘âand–Õpattern“recognition“from“Univš¾9ersit¾ª‘û¡Xe“de“P˜aris“VI,“F‘ÿ:«rance.Ž¡‘âIn–| 1997,“she“receivš¾9ed“her“Ph.D‘{ädegree“in“T‘ÿ:«elecomm˜unicationsŽ¡‘âfrom‘›Ÿý¹šŽ–ÅÝEcole“Nationale“Supš¾ª‘û¡Xerieure“des“T˜–û¡Xel˜“ecomm¾9unications,Ž¡‘âF‘ÿ:«rance.–FShe“is“noš¾9w“w˜orking“as“a“p•AÇostdo“ctoral–Ffello˜w“at“INO,Ž¡‘âQu¾ª‘û¡XebAÇec,–£¯Canada.“Her“researcš¾9h“in˜terests“include“pattern“reco-Ž¡‘âgnition,–TpAÇerception,“optics“and“image“syn¾9thesis.ŽŽŽ ý]1É’é!MÐEric–]ÜLecolinet“Äreceiv¾9ed–8his“Ph.D‘ õdegree“in“Computer“ScienceŽ¤ ³8’é!Mfrom–ÏÈUnivš¾9ersit¾ª‘û¡Xe“Pierre“et“Marie“Curie,“P˜aris,“F‘ÿ:«rance“in“1990.Ž¡’é!MHe–À‡has“bAÇeen“wš¾9orking“on“OCR‘À[and“Cursiv˜e“Script“Recogni-Ž¡’é!Mtion–EŠat“Matra,“F‘ÿ:«rance“from“1987“to“1990“and“at“the“IBMŽ¡’é!MAlmaden–”Researcš¾9h“Cen˜ter,“California“from“1990“to“1992.“HeŽ¡’é!Mis–SÌcurren¾9tly“an“AssoAÇciate“Professor“at“the‘)|Ÿý¹šŽ“Ecole“NationaleŽ¡’é!MSupš¾ª‘û¡Xerieure–1µdes“T˜–û¡Xel˜“ecommš¾9unications–1µ(ENST),“P˜aris,“F‘ÿ:«ranceŽ¡’é!Mand–øLis“a“mem¾9bšAÇer“of“the“asso˜ciated“researc¾9h“unit“of“CNRS,Ž¡’é!MURA‘º820.–¾His“researcš¾9h“in˜terests“include“pattern“recognition,Ž¡’é!Marti cial–ûinš¾9telligence“and“h˜uman-computer“in˜teraction.Ž¡’é!MDr–cLecolinet“is“a“mem¾9bAÇer“of“the“IEEE‘c)and“has“publishedŽ¡’é!Mmore–Tthan“30“papAÇers“on“these“sub‘ƒŽjects.Ž©’é!MÐMohamed–]¬Cheriet“Äreceiv¾9ed–ìghis“Ph.D.“degree“in“ComputerŽ¡’é!MScience– ýfrom“Univš¾9ersit¾ª‘û¡Xe“de“P˜aris“6“(F›ÿ:«rance)“in“1988.“F˜romŽ¡’é!M1988–‡ñto“1990,“he“w•¾9ork“ed–‡ñas“a“Researcš¾9h“Assistan˜t“at“LAF˜O-Ž¡’é!MRIA/CNRS‘êËlabAÇoratory›ÿ:«.–êÖHe“then“joined“CENP˜ARMI‘êËat“Con-Ž¡’é!Mcordia›ÚUniv•¾9ersit“y˜in˜Mon“treal,˜where˜he˜w“ork“ed˜as˜a˜pAÇost-Ž¡’é!MdoAÇctoral–}Àfelloš¾9w“for“t˜w˜o“y˜ears.“He“w˜as“appAÇoin˜ted“Assistan˜tŽ¡’é!MProfessor–& in“1992“and“AssoAÇciate“Professor“in“1996“in“the“de-Ž¡’é!Mpartmen¾9t–‹Mof“Automated“ProAÇduction“Engineering“at“the‘`ýŸý¹šŽ“EcoleŽ¡’é!Mde–}ŽT‘ÿ:«ecš¾9hnologie“Sup¾ª‘û¡Xerieure“de“l'Univ˜ersitš¾ª‘û¡Xe“du“Qu˜‘û¡XebAÇec“in“Mon-Ž¡’é!Mtreal.–ÌôHis“researc¾9h“fošAÇcuses“on“image“pro˜cessing,“pattern“re-Ž¡’é!Mcognition,–ølc¾9haracter“recognition,“text“proAÇcessing,“handwrit-Ž¡’é!Mten–TjdošAÇcumen¾9ts“analysis“and“recognition,“and“p˜erception.“DrŽ¡’é!MCheriet–0ôis“a“memš¾9bAÇer“of“IEEE‘0íand“an“actif“mem˜bAÇer“at“CEN-Ž¡’é!MP‘ÿ:«ARMI.–C7He“has“published“o•¾9v“er–C730“tec¾9hnical“papAÇers“in“theŽ¡’é!M eld.Ž¦’é!MÐChing–¢!Y.“Suen“Äjoined–I„the“Departmen¾9t“of“Computer“ScienceŽ¡’é!Mof–ßôConcordia“Univ•¾9ersit“y‘ÿ:«,›ßôMon“treal,˜in˜1972.˜Presen“tly˜he˜isŽ¡’é!Mthe–~‰Director“of“CENP‘ÿ:«ARMI,“the“Cenš¾9tre“for“P˜attern“Recogni-Ž¡’é!Mtion–¡Ìand“Macš¾9hine“In˜telligence“of“Concordia.“Prof.“Suen“is“theŽ¡’é!Mauthor/editor–aof“11“b•AÇo“oks–aon“sub‘ƒŽjects“ranging“from“computerŽ¡’é!MVision– ëand“ShapAÇe“recognition,“Handwriting“Recognition“andŽ¡’é!MExpAÇert–L¬Systems,“to“Computational“Analysis“of“Mandarin“andŽ¡’é!MChinese.–0óDr.“Suen“is“the“author“of“more“than“250“papAÇers“onŽ¡’é!Mthese–œ sub‘ƒŽjects.“A‘›éfelloš¾9w“of“the“IEEE,“IAPR,“and“the“Ro˜y˜alŽ¡’é!MSošAÇciet¾9y–K@of“Canada,“Dr.“Suen“is“an“Asso˜ciate“Editor“of“se-Ž¡’é!Mvš¾9eral–üšjournals“related“to“P˜attern“Recognition.“He“is“the“P˜astŽ¡’é!MPresidenš¾9t–‹3of“the“Canadian“Image“ProAÇcessing“and“P˜attern“Re-Ž¡’é!Mcognition–ˆŽSoAÇciet¾9y‘ÿ:«,“and“the“Chinese“Language“Computer“So-Ž¡’é!Mciet¾9y›ÿ:«.–Þ‰He“is“F˜ounder“or“Co-founder“of“sev¾9eral“conferences,“in-Ž¡’é!Mcluding–ËêVision“Inš¾9terface,“IWFHR,“and“ICD˜AR.“Prof.“Suen“isŽ¡’é!Mthe–èrecipienš¾9t“of“sev˜eral“a˜w˜ards“for“outstanding“con˜tributionsŽ¡’é!Mto–U‘pattern“recognition,“expAÇert“systems,“and“computationalŽ¡’é!Mlinguistics.ŽŽŽŽŽŽŒø[胒À;èÞ·¬Ýó%t ‰: cmbx9ó$¼j‘¹ cmti9ó#ߤN cmtt9ó;Îcmmi6ó5ùž" cmmi9ó¹Aa¨cmr6óo´‹Ç cmr9óÂÖN  cmbx12óÂÖN ff cmbx12óò"V cmbx10óý': cmti10ó !",š cmsy10ó  b> cmmi10ó 0e—rcmmi7óKñ`y cmr10óÙ“ Rcmr7óú±u cmex10ùuÙßßßßßßß