A general framework for the recognition of online handwritten graphics (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; AGUILAR, FRANK DENNIS JULCA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/s10032-019-00349-6
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; RECONHECIMENTO DE ESCRITA
- Keywords: Graphics recognition ·; Online handwriting recognition; Graph parsing; Graph grammar; Mathematical expression; Flowchart
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)
- ISSN: 1433-2833
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 23, n. 2, p. 143-160, 2020
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
JULCA-AGUILAR, Frank Dennis et al. A general framework for the recognition of online handwritten graphics. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR), v. 23, n. 2, p. 143-160, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10032-019-00349-6. Acesso em: 26 mar. 2026. -
APA
Julca-Aguilar, F. D., Mouchère, H., Viard-Gaudin, C., & Hirata, N. S. T. (2020). A general framework for the recognition of online handwritten graphics. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR), 23( 2), 143-160. doi:10.1007/s10032-019-00349-6 -
NLM
Julca-Aguilar FD, Mouchère H, Viard-Gaudin C, Hirata NST. A general framework for the recognition of online handwritten graphics [Internet]. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR). 2020 ; 23( 2): 143-160.[citado 2026 mar. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10032-019-00349-6 -
Vancouver
Julca-Aguilar FD, Mouchère H, Viard-Gaudin C, Hirata NST. A general framework for the recognition of online handwritten graphics [Internet]. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR). 2020 ; 23( 2): 143-160.[citado 2026 mar. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10032-019-00349-6 - ExpressMatch: a system for creating hground-truthed datasets of online mathematical expressions
- Integration of shape context and neural networks for symbol recognition
- Text/non-text classification of connected components in document images
- Recognition of online handwritten mathematical expressions using contextual information
- A model for simulating user interaction in hierarchical segmentation
- The use of high resolution images in morphological operator learning
- Morphological operator design from training data
- Automatic labeling of handwritten mathematical symbols via expression matching
- Fast QR code detection in arbitrarily acquired images
- Remoção de compasso usando combinações de operadores heurísticos e treinados automaticamente
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