Un sistema interattivo multiesperto per il clustering degli autori di documenti manoscritti
L’individualità della scrittura ha sempre assunto una importanza fondamentale in molti aspetti della nostra società; tuttavia non sono ancora stati stabiliti con rigore scientifico i criteri, comprovati da esperimenti e test, che permettano di affermare l’unicità dello stile. Questa tesi si pone come obiettivo di fornire, attraverso un esperimento, un contributo a validare l’ipotesi che esistano dei princìpi su cui basarsi per poter stabilire l’individualità della scrittura e di conseguenza che uno stile possa distinguersi da tutti gli altri tipi di scritture manuali; in sistesi si vuole validare scientificamente l’ipotesi che ognuno scrive differentemente da tutti gli altri scriventi.
La ricerca in questo campo si è concentrata molto anche sull’handwriting recognition, che consiste un’analisi della grafia per epurare il testo scritto di tutte le caratteristiche individuali dello scrivente ed estrarre poi il significato del testo, ossia il messaggio in esso contenuto.
Lo studio in questo campo ha prodotto utilissimi algoritmi di riconoscimento di documenti manoscritti, che hanno trovato impiego anche in molte applicazioni, tra le quali ricordiamo il sistema postale americano, che ha utilizzato tali ricerche per la creazione di un sistema automatico di riconoscimento degli indirizzi postali scritti sulle lettere, oppure il riconoscimento della scrittura manuale in un calcolatore; in questo caso il procedimento è inverso: si vuole riconoscere il messaggio contenuto nella scrittura, a prescindere dall’individualità di stile dello scrivente.
Entrambi i processi richiedono un passaggio fondamentale: un processamento dell’immagine ed una serie di misure da effettuare.
L’approccio utilizzato prevede l’utilizzo di un esperto artificiale, ovvero un software, che darà una risposta attraverso la misura di alcuni parametri specifici sull’individualità dello scrivente..
L’obiettivo generale di questa tesi è stabilire con quali criteri possa essere misurata l’individualità dello scrivente; lo studio per validare la tesi sostenuta è composto di:
Una raccolta di dati
Un metodo di sintesi dei risultati
Una elaborazione statistica della sintesi
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Informazioni tesi
Autore: | Marco Rendina |
Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
Anno: | 2009-10 |
Università: | Università degli Studi di Salerno |
Facoltà: | Ingegneria |
Corso: | Ingegneria dell'informazione |
Relatore: | Angelo Marcelli |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 65 |
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