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Toselli, AhAutor o Coautor

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31 de octubre de 2024
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Probabilistic Interpretation and Improvements to the HMM-Filler for Handwritten Keyword Spotting

Publicado en: Proceedings Of The International Conference On Document Analysis And Recognition, Icdar. 2015-November 731-735 - 2015-01-01 2015-November(), DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333858

Autores:

Puigcerver, J; Toselli, AH; Vidal, E
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Afiliaciones

Univ Politecn Valencia, PRHLT Res Ctr - Autor o Coautor

Resumen

Traditionally, the HMM-Filler approach has been widely used in the fields of speech recognition and handwritten text recognition to tackle lexicon-free, query-by-string keyword spotting (KWS). It computes a score to determine whether a given keyword is written in a certain image region. It is conjectured, that this score is related to the confidence of the system, respect to the previous question. However, it is still not clear what this relationship is. In this paper, the HMM-Filler score is derived from a probabilistic formulation of KWS, which gives a better understanding of its behavior and limits. Additionally, the same probabilistic framework is used to present a new algorithm to compute the KWS scores, which results in better average precision (AP), for a keyword spotting task in the widely used lAM database. We show that the new algorithm can improve the HMM-filler results up to 10.4% relative (5.3% absolute) points in AP, in the considered task.
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Palabras clave

Character recognitionFillersHand-written text recognitionImage regionsKeyword spottingLexicon freeProbabilistic formulationProbabilistic frameworkProbabilistic interpretationQuery processingSpeech recognition

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2015, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Vision and Pattern Recognition. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-02:

  • WoS: 8
  • Scopus: 13
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-02:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 19 (PlumX).
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Puigcerver, J) y Último Autor (Vidal, E).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Puigcerver, J.

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