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Document Recognition and Retrieval XIX, Part of the IS&T/SPIE 24th Annual Symposium on Electronic Imaging, San Francisco : United States (2012)
Quantifying spatial relations to discover handwritten graphical symbols
Jinpeng Li ( ) 1, Harold Mouchère 1, Christian Viard-Gaudin 1
(01/2012)

To model a handwritten graphical language, spatial relations describe how the strokes are positioned in the 2-dimensional space. Most of existing handwriting recognition systems make use of some predefined spatial relations. However, considering a complex graphical language, it is hard to express manually all the spatial relations. Another possibility would be to use a clustering technique to discover the spatial relations. In this paper, we discuss how to create a relational graph between strokes (nodes) labeled with graphemes in a graphical language. Then we vectorize spatial relations (edges) for clustering and quantization. As the targeted application, we extract the repetitive sub-graphs (graphical symbols) composed of graphemes and learned spatial relations. On two handwriting databases, a simple mathematical expression database and a complex flowchart database, the unsupervised spatial relations outperform the predefined spatial relations. In addition, we visualize the frequent patterns on two text-lines containing Chinese characters.
1 :  Institut de Recherche en Communications et en Cybernétique de Nantes (IRCCyN)
CNRS : UMR6597 – PRES Université Nantes Angers Le Mans [UNAM] – École Centrale de Nantes – École Nationale Supérieure des Mines - Nantes – Ecole Polytechnique de l'Université de Nantes
irccyn-ivc
Informatique/Traitement du signal et de l'image

Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image
Spatial Relations – Unsupervised Learning – Graphical Symbol Discovery – On-line Handwriting

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