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Combining Approaches to On-line Handwriting Information Retrieval

机译：在线手写信息检索的组合方法

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In this work, we propose to combine two quite different approaches for retrieving handwritten documents. Our hypothesis is that different retrieval algorithms should retrieve different sets of documents for the same query. Therefore, significant improvements in retrieval performances can be expected. The first approach is based on information retrieval techniques carried out on the noisy texts obtained through handwriting recognition, while the second approach is recognition-free using a word spotting algorithm. Results shows that for texts having a word error rate (WER) lower than 23%, the performances obtained with the combined system are close to the performances obtained on clean digital texts. In addition, for poorly recognized texts (WER > 52%), an improvement of nearly 17% can be observed with respect to the best available baseline method.
机译：在这项工作中，我们建议结合两种截然不同的方法来检索手写文档。我们的假设是，不同的检索算法应针对同一查询检索不同的文档集。因此，可以期待检索性能的显着改善。第一种方法是基于对通过手写识别获得的嘈杂文本进行的信息检索技术，而第二种方法是使用单词斑点算法实现的免识别。结果表明，对于单词误码率（WER）低于23％的文本，组合系统所获得的性能接近于纯数字文本所获得的性能。此外，对于识别不佳的文本（WER> 52％），相对于最佳可用基准方法，可以观察到将近17％的改进。

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