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Nous introduisons une nouvelle approche pour la reconnaissance en ligne de mots manuscrits écrits dans un style mixte non contraint. Les mots sont représentés par des "images annotées" de basse résolution où chaque pixel contient des informations sur la direction et la courbure de la trajectoire. Le reconnaisseur est un réseau de neurones convolutifs qui peut être répliqué spatialement. À partir de la sortie du réseau, un modèle de Markov caché produit des scores de mots. L'ensemble du système est globalement entraîné pour minimiser les erreurs au niveau des mots.
Cun et al. (Mar,) ont étudié cette question.
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