I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 2 0 ,   p p .   2 3 6 7 ~ 2 3 7 4   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 3 . p p 2 3 6 7 - 2 3 7 4          2367       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   Co m bin ed cos ine - linea r re g ress io n  m o del si m i la rity  w ith  a pplica tion to ha ndw ritt en w o rd spo tt ing       Yo us s ef   E lf a k ir ,  G hizla ne  K ha is s i di ,  M o s t a f a   M ra bti ,   Dr is s   Che no un i,  M a na l B o ua l a m   L a b o ra to ry   o f   Co m p u ti n g   a n d   I n t e rd isc ip li n a ry   P h y sic s,  ENS ,   S id i  M o h a m e d   Be n   A b d e ll a h   Un iv e rsi ty ,   M o ro c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   5 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   No v   9 ,   2019   A cc ep ted   No v   2 5 ,   2 0 1 9       T h e   si m il a rit y   o r  th e   d istan c e   m e a su re   h a v e   b e e n   u se d   w id e l y   to   c a lcu late     th e   si m il a rit y   o r  d issi m il a rit y   b e tw e e n   v e c to r  se q u e n c e s,  w h e re   th e   d o c u m e n t   im a g e s  si m il a rit y   is  k n o w n   a s  th e   d o m a in   th a t  d e a li n g   with   im a g e   in f o rm a ti o n   a n d   b o th   sim il a ri t y /d istan c e   h a s  b e e n   a n   im p o rtan t  ro le  f o r   m a tch in g   a n d   p a tt e rn   re c o g n it i o n .   T h e re   a re   se v e ra l  t y p e s  o f  si m il a rit y   m e a su re ,   w e   c o v e r  in   th is  p a p e r  t h e   su rv e y   o f   v a rio u s  d istan c e   m e a su re s  u se d   in   th e   im a g e s  m a tch in g   a n d   we   e x p lain   th e   li m it a ti o n s  a ss o c iate d   w it h     th e   e x isti n g   d istan c e s.  T h e n ,   w e   in tro d u c e   th e   c o n c e p t  o f   th e   f lo a ti n g     d istan c e   w h ich   d e sc rib e s  t h e   v a riatio n   o f   th e   t h re sh o l d ’s  se lec ti o n   f o r  e a c h   w o rd   in   d e c isio n   m a k in g   p ro c e ss ,   b a se d   o n   a   c o m b in a ti o n   o f   L in e a r   Re g re ss io n   a n d   c o sin e   d istan c e .   Ex p e rime n ts are   c a rried   o u t  o n   a   h a n d w rit ten   A ra b ic  i m a g e   d o c u m e n ts  o f   G a l li c a   li b ra ry .   T h e se   e x p e ri m e n ts  sh o w   th a t    th e   p ro p o se d   f lo a ti n g   d istan c e   o u tp e rf o rm s  th e   trad it io n a l  d istan c e   in   w o rd   sp o tt i n g   sy ste m .   K ey w o r d s :   B ag - of - v is u al  w o r d   Featu r es e x tr ac tio n s     Flo atin g   th r e s h o ld   Han d w r itte n   A r ab ic  d o cu m en t s   Si m i lar it y   d is tan ce   Co p y rig h t  ©   2 0 2 0   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Yo u s s e f   E l f ak ir ,    L ab o r ato r y   o f   C o m p u ti n g   a n d   I n ter d is cip lin ar y   P h y s ics,   Natio n al  S u p er io r   Sch o o l,   Sid i M o h a m m ed   B en   A b d ellah   U n iv er s it y ,    Fes   3 0 0 5 0 ,   M o r o cc o .   E m ail:  y o u s s e f . elf a k ir 1 @ u s m b a. ac . m a       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   th e  p atter n   r ec o g n itio n   f ie ld s ,   th e  o b j ec ts   ca n   b e  r e p r e s en ted   as  s eq u e n ce   o f   f ea t u r es,  w h er e     a  s i m ilar it y   m ea s u r e  ca n   b e  u s ed   as  a  to o l   to   j u d g e  th e  s i m ilar it y   o r   d is s i m ilar i t y   b et w ee n   t w o   s eq u e n ce s   o f   f ea t u r es.  Fro m   li ter atu r e,   s i m i lar   is   d e f i n ed   as   lo o k i n g   o r   b ein g   n ea r   b et w ee n   t w o   o b j ec ts ,   b u t   n o t   th e   s a m e.     I n   th is   f ield ,   s ev er al  s i m ilar it y   an d   d is tan ce   m ea s u r e  h a v e  b ee n   u s ed   w id el y   i n   v ar io u s   f ie ld s   o f   th e  ar ea :  tex t   s i m ilar it y   [ 1 ] ,   d o cu m e n t  s i m ilar it y   [ 2 ] ,   h an d w r iti n g   r ec o g n itio n   [ 3 - 5 ] ,   h a n d w r it t en   ch ar ac ter   [ 6 ,   7 ] ,     s p ee ch   r ec o g n itio n   [ 8 - 1 0 ] ,   v i d eo   an al y s i s   [ 1 1 ].   So   u s e  a  g o o d   s i m ilar it y   m ea s u r e  is   f u n d a m en tal  s tep   f o r   m an y   t y p e s   o f   ap p licatio n   an d   d o m ai n   s u c h   as  in f o r m at io n   r etr iev al  an d   r ec o g n itio n ,   ch e m is tr y ,     clu s ter i n g   o r   class i f icatio n .     Th e  ter m   s i m ilar it y   i n   t h e  p atter n   r ec o g n itio n   is   m ea n   a   s co r e  th at  r ep r esen t s   t h e  s t r en g t h   o f   r elatio n s h ip   b et w ee n   t w o   s eq u en ce s   o f   d ata  ite m s .   T h e  p atte r n   r ec o g n i tio n   o r   t h e  w o r d   s p o r tin g   is   d o n e   b ased   o n   a  s i m ilar it y   m ea s u r e  to   s e ar ch   a  s i m ilar   i m a g e  t h at   ar e  lo o k in g   o r   b ein g   n ea r   to g eth e r .   Ma th e m atica ll y ,   s i m ilar it y   d is ta n ce   is   u s ed   to   ca lcu late  h o w   f ar   b et w ee n   t w o   s eq u en ce s   o f   d ata,   is   also   n a m ed   d is s i m ilar it y   in   o th er   d o m ai n s ,   o r   th e   co n ce p t  is   th o u g h   th e   s a m e  a n d   i n v er s el y   [ 1 2 ] .   Fig u r e  1   s h o ws  t h e  c h r o n o lo g ica l   o v er v ie w   o f   th e  s i m ilar it y   an d   d is tan ce   m ea s u r e  th at  i s   co m m o n l y   u s ed   in   v ar io u s   f ield s ,   b ased   o n   f ea t u r e   s eq u en ce s   o f   d ata   [ 1 3 ,   1 4 ] ,   w h ich   ar e  d iv id ed   in to   th r ee   d if f er en t   g r o u p s ,   o n e   g r o u p   d is ta n ce   b ased ,     th e  s ec o n d   a n d   th e  t h ir d   g r o u p s   o f   s i m ilar it y   m ea s u r e  ar e  r esp ec tiv el y   co r r elatio n   a n d   n o n - co r r elatio n   b ased .   Si m i lar it y   m ea s u r e  is   a n   i m p o r tan t  to p ic  b ee n   ex ten s i v el y   ap p lied   in   s o m e  f ield s   s u ch   a s   d ec is io n   m ak in g ,   p atter n   r ec o g n itio n ,   m ac h in e  lear n i n g   a n d   m ar k et   p r ed ictio n   b ased   o n   d is tan c e  f u n ctio n   s u c h   as   E u clid ea n ,   Ma n h atta n ,   Mi n k o w s k i   an d   C o s i n e  d is ta n ce   s i m ilar it y ,   etc.   Or ,   m a n y   li m itatio n s   a s s o ciate d   w i th   d is tan ce   m ea s u r es  w h ich   h a v e   b ee n   h av e  m e n tio n ed   i n   th i s   p ap er   an d   ar e  aim i n g   to   o v er co m e  in   o u r   r esear ch .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 2 0   :    2 3 6 7   -   2374   2368       Fig u r e  1 .   C h r o n o lo g ica l   o v er v ie w   o f   th e  s i m ilar it y   a n d   d is ta n ce   m ea s u r e s       T h e  o r g an izatio n   o f   t h i s   p ap er   is   as  f o llo w s .   First  w e  d escr ib e  o n   s o m e  o f   c h r o n o lo g ica l  o v er v ie w   o f   th e  s i m ilar it y   a n d   d is tan ce   m ea s u r e s   u s ed   f o r   s i m ilar it y   s ea r ch in g   an d   r etr iev i n g   s y s te m s .   T h en ,   w e  in v est ig ate  t h e  li m itatio n s   o f   t h e  ex i s ti n g   d is ta n ce s   in   w o r d   s p o t tin g   s y s te m   in   d etail.   Fi n all y ,   w e  p r o p o s e  a  f lo atin g   d is ta n c e  b ased   o n   th e  co m b i n atio n   o f   L in ea r   R e g r ess io n   an d   co s i n e  d is tan ce   a n d   w e   ap p ly   t h e m   o n   a  h a n d w r itte n   A r ab ic  i m ag e  d o cu m e n ts   o f   G al lica .       2.   O VE RW I E W  O F   S I M I L AR I T Y  AN D  DIS T AN CE   M E T RICS   Fo r   y ea r s ,   d if f er en t  d is tan ce   m ea s u r es  ar e  u s ed   to   ca lcu lat e  th e  s i m ilar it y   b et w ee n   t w o   d ata  o b j ec ts ,   th e  ai m   o f   t h ese  m etr ics  i s   to   f o u n d   a  s p ec if ic  d is ta n ce   f u n ct io n   th a t  allo w   a  s ep ar ati o n   o r   class if icatio n   b et w ee n   ele m en t s   i n   a  s et  o f   d ata  [ 1 5 ,   1 6 ] .   I n   f ac t,  th e s e   d is tan ce s   o p er ate  d ir ec tl y   i n   v ar io u s   f ield s   a s   s i m ilar it y   s ea r ch in g   a n d   r etr iev al  s y s te m s   w h er e  th e   p er f o r m an ce   d ep en d s   u p o n   c h o o s in g   f u n ctio n .   Her e,   w e  p r ese n t  s ev er al  s i m ilar it y   d is ta n ce s   co m m o n l y   u s ed   i n   p atter n   r ec o g n itio n   an d   w o r d   s p o ttin g   s y s te m s .     2 . 1 .     E uclid ea n dis t a nce   T h e  E u clid ea n   d is ta n ce   ( 1 )   is   d ef in ed   as  t h e  g e n er al  an d   t h e   s tan d ar d   m etr ic  f o r   u s ed   in   g eo m e tr ical  ca s es,  th e  m at h e m atica l  f o r m u la  o f   th i s   d is ta n ce   is   d ef i n ed   as   :      = √ ∑ ( − ) 2 = 1   ( 1 )     W h ich   is   a  s i m p le  m e tr ic  b etw ee n   t w o   p o in ts   o f   d ata   ( , )   th at  d eter m i n es  th e  r o o t  o f   s q u ar e  d if f er en ce   b et w ee n   th e m ,   is   t h e  d ef a u lt   m etr ic  in   t h e  k - m ea n s   al g o r ith m   an d   t h e  m o s t  u s ed   i n   d if f er en t  cl u s ter i n g   p r o b lem s .     2 . 2 .    M a nh a t t a n dis t a nce   Ma n h a ttan   o r   T ax icab   d is tan c e  ( 2 )   is   a  m etr ic  t h at  ca lc u lat es  th e  ab s o l u te  d if f er en ce   b et w ee n   t w o   p o in ts   o f   d ata,   is   also   k n o w n   a s   L 1   d is ta n ce ,   L 1   d is ta n ce   o r   r ec tili n ea r   d is ta n ce ,   is   d ef in ed   as:       = |  −  |   ( 2 )     2. 3 .    M ink o w s k i di s t a nce   T h e  Min k o w s k i  d i s tan ce   ( 3 )   k n o w n   as  t h e  g en er al ized   m et r ic,   ca n   b e  u s ed   i n   ca s e  o f   d ata  th at  ar e   o r d in al  an d   q u an ti tativ e.   T h e  d is tan ce   o f   o r d er   p   b etw ee n   t w o   v ar iab les i s   d ef i n ed   as:        = √ ∑ ( − ) p = 1 p   ( 3 )     T h is   d is tan ce   is   s i m ilar   to   th e  E u clid ea n   d is ta n ce   w h en   p =2   an d   th e  Ma n h at tan   d is ta n ce   wh en   p =1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o mb in ed   co s in e - lin ea r   r eg r ess io n   mo d el  s imila r ity  w ith   a p p lica tio n   to   h a n d w r itten …  ( Yo u s s ef  E lfa kir )   2369   2. 4 .    Co s ine dis t a nce   C o s i n e  d is ta n ce   ( 4 )   is   th e  co s i n e  o f   th e   an g le  b et w ee n   t w o   v ec to r s   i n   a n   n - d i m e n s io n al  s p ac e  g iv e n   b y   t h e  f o llo w in g   f o r m u la:       = X . Y ‖ X ‖ ∗ ‖ Y ‖ = ∑ ∗ = 1 √ ∑ 2 = 1 ∗ √ ∑ 2 = 1     ( 4 )     T h is   d is tan ce   r ep r esen ts   t h e  d o t  p r o d u ct  b etw ee n   t w o   v ec to r s   d iv id ed   b y   th e  p r o d u ct  o f   th e  t w o   v ec to r s '  len g th s ,   an d   is   o f ten   u s ed   in   i n f o r m atio n   r etr iev al  a n d   tex t  m i n in g .     2. 5 .    J a cc a rd  dis t a nce   J ac ca r d   d is tan ce   ( co ef f icie n t) ,   a  ter m   co in ed   b y   P au l  J ac ca r d ,   m ea s u r e s   s i m ilar itie s   o f   t h e   t w o   d ata   ite m s .   T h e  J ac ca r d   d is tan ce   ( 5 )   is   m ea s u r ed   b y   th e  f o llo w in g   f o r m u la:      = | ∩ | | ∪ |   ( 5 )     T h e  f u n ctio n   is   b est  u s ed   w h e n   ca lc u lati n g   t h e  s i m ilar it y   b et w ee n   s m all  n u m b er s   o f   s ets,  an d   is   o f te n   u s ed   t o   in   th e  r ec o m m e n d atio n   f lied .     2. 6 .    Cheby s hev   dis t a nce   C h eb y s h ev   d is ta n ce   ( 6 ) ,   is   al s o   ca lled   T ch eb y ch e v   o r   t h e   m a x i m u m   v a lu e   d is ta n ce .   T h is   m e tr ic  ca lcu late s   th e  ab s o l u te  m a g n it u d e  o f   th e  d i f f er e n ce   b et w ee n   t w o   p o in t s   o f   d ata  b y   f o llo w i n g :      =  ( |  −  | )   ( 6 )       3.   CO M P ARIS O N  O F   DIS T A NCES   M E T R I C  I N  WO R D  SPO T T I N G   SYS T E M S    T h e  ai m   o f   Q u er y - by - e x a m p l e  w o r d   s p o ttin g   i s   s ea r c h   an d   lo ca lize  th e y   r eg io n s   t h at  ar e  s i m ilar   f o r     a   g i v e n   q u er y .   Or   to   g et   t h e  b est  p er f o r m a n ce   s till   as  a   c h allen g e,   b ec au s e  s e v er al  tas k s   in f l u en ce   o n   th is   s y s te m ,   as  i m a g e  p r o ce s s in g ,   f ea t u r e  ex tr ac tio n s ,   s i m i lar it y   m ea s u r es,  clas s if icatio n .   W h il e  o u r   w o r k   f o cu s es   o n   th e  i n f l u en ce   o f   s i m i lar it y   m ea s u r e  d is ta n ce s   i n   t h e  co n tex t  o f   a  h a n d w r itte n   d o cu m e n t  i m a g es  r etr iev a l   w h er e  m an y   ex i s ti n g   m etr ics   ca n   b e   ad ap ted .   W e  u n d er li n e  t h at  th e   p r esen ted   m ea s u r e  o f   s i m ilar it y   i s   ap p licab le  to   an y   p r o b le m   w h er e  th e  s ize  o f   q u er y   is   d if f er e n t o n e  f r o m   th e  o t h er .   I n   th is   p ar t,  w e  p r esen t  a  co m p ar is o n   o f   d is tan ce   m ea s u r e s   in   w o r d   s p o ttin g   s y s te m .   Fo r   th is ,   w e  u s e   th e  A r ab ic  h a n d w r it ten   d o cu m en t  i m a g es   f o r m   Gall ica,   w h ic h   i s   t h e  d i g ital  lib r ar y   o f   th e   Natio n a l  L ib r ar y   o f   Fra n ce ,   i n   o p en   ac ce s s .   Firs t,  w e   d iv id e  t h e  d o cu m en t  i m a g es  i n to   a  s et  o f   lo ca l  r eg io n s ,   d en s el y   s a m p led ;   th ese  lo ca l  r eg io n s   ar e  th e  b as ic  s tr u ct u r e  u s ed   to   s p o t  th e  wo r d s   in   th e  d o cu m e n t,  a n d   w e  ex tr ac t  all  in ter est s   p o in ts   f r o m   th e  i m a g es  u s i n g   SIFT   [ 1 7 ]   d etec to r ,   an d   w e  u s e  SIFT   d escr ip to r   to   r e p r esen t  ea ch   in ter e s t  p o in t   in   t h e  i m a g es b y   t h eir   d escr ip t o r .   T h en ,   i n   t h e  lear n in g   s tep ,   w e  s elec t t h e  4   f ir s t   i m ag e s   o f   d o cu m en t to   g r o u p   all  d escr ip to r s   to   p r o v id e  b a g   o f   v is u al  d escr ip to r s   an d   cl u s t er   ce n ter s ,   in   t h is   s ta g e,   t h e  k - m ea n s   a lg o r it h m   is   u s ed   w i th   d if f er en t   n u m b er   o f   ce n ter s   ( 1 0 0 , 2 0 0 , 3 0 0 , 4 0 0 ) .   I n   th e  e n d ,   w e  e n co d in g   ea c h   r eg io n   b y   a   h is to g r a m   u s i n g   a  b ag - of - v i s u al - d escr ip to r s   [ 1 8 ,   1 9 ]   in s tead   to   r ep r esen t  t h e m   b y   th eir   d escr ip t o r s .   A ll  r eg io n s   ar e  d escr ib ed   w i th   t h eir   h is to g r a m s   b y   a s s i g n in g   ea c h   d escr ip to r   in   th e  r eg io n   to   th e  n ea r e s t  v i s u al  d escr ip to r     in   th e  co d eb o o k .   So ,   ea c h   r eg io n   is   r ep r esen ted   b y   a  h is to g r a m   o f   ac cu m u lates  f r eq u e n cies     j = 1 , , 2 , , 3 , , 4 , , 5 , , … … ,   w h er e  N  r ep r esen ts   th e  n u m b er   o f   th e  v i s u al  d escr ip to r   in     th e  co d eb o o k   an d   ,   r ep r esen ts   th e  cu m u lati v e  f r eq u e n c y   o f   k   v is u al  d escr ip to r   in   th e  j e m e   r eg io n .   T h e  p r o ce s s   o f   t h e  u s ed   s y s te m   i s   p r ese n ted   in   F i g u r e  2 .  T o   ev al u ate  t h e  e f f ec t  o f   s i m i lar i t y   m ea s u r e  an d   d eter m i n e  t h e  ap p r o p r iate  d is tan ce   in   th e   co n te x t  o f   w o r d   s p o tti n g ,   w e  c h an g e  t h is   m etr ic   an d   w e   ca lcu late  th e  d etec tio n   ac c u r ac y   r ep r esen ted   b y   F - s co r e  f o r   d if f er en t  q u er ies.   T h e  F - s co r e  is   ca lcu lated     as f o llo w s :     F S co r e = 2 . 1 1 r ec al l + 1 pr ec is io n = 2 . r ecal l + p r e cis i o n r ecal l + p r e cis i o n   ( 7 )     T ab le  1   s h o w s   th e   F - s co r e  r e s u lt s   f o r   Gallica   d ata s et,   w e  o b s er v e  th at   t h e  F - s co r e  d ep en d in g   o n     th e  co d eb o o k   s ize  a n d   al s o   th e  m etr ic  d i s ta n ce   u s ed .   Fo r   t h e  co s in e   m etr ic   an d   co d e  b o o k   s ize  3 0 0   w e   o b tain   F - s co r e= 0 , 7 8 .   W h ile  f o r   t h e  o th er   m etr ic  w e  r ep o r ted   F - s o cr e =0 ,   6 2   f o r   E u clid ea n   d is ta n ce ,   F - s o cr e  =   0 , 5 2   f o r   C h eb y s h ev   d is tan ce .   So ,   th e  b est r esu lt is   o b tai n ed   f o r   th e   co s in e  m e tr ic  an d   3 0 0   clu s ter s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 2 0   :    2 3 6 7   -   2374   2370       Fig u r e  2 .   P r o ce s s   o f   th e  p r o p o s ed   s y s te m       T ab le  1 .   F - score   f o r   d if f er e n t c o d eb o o k   s izes a n d   d if f er en t  m et r ic  d is tan ce s   C o d e b o o k   s i z e   1 0 0   2 0 0   3 0 0   4 0 0   Eu c l i d e a n   d i st a n c e   0 . 27   0 . 58   0 . 62   0 . 53   M a n h a t t a n   d i s t a n c e   0 . 4   0 . 46   0 . 5   0 . 48   M i n k o w sk i   d i st a n c e   0 . 15   0 . 23   0 . 34   0 . 30   C o si n e   d i s t a n c e   0 . 6 2 7   0 . 76   0 . 78   0 . 6 2 9   Jac c a r d   d i st a n c e   0 . 27   0 . 36   0 . 5   0 . 41   C h e b y sh e v   d i s t a n c e   0 . 37   0 . 42   0 . 52   0 . 45       4.   L I N E AR  R E G RE SS I O N  M O DE L   S I M I L ARI T Y  W I T H   AP P L I CA T I O N  T O   H ANDWR I T T E N  WO RD  SPO T T I N G   4 . 1 .     Ana ly s is   o f   c o s ine dis t a nce  m ea s ure  f o r  w o rd  s po t t i ng   As  s h o w n   i n   th e  p r ev io u s   p ar t,  th e  m etr ic  t h at  g i v es  t h e  b est   r esu lt  is   t h e  co s in e  d is tan ce .   Ho w e v er ,   T ab le  1   s h o w s   t h at  th e  s ize  o f   th e   co d eb o o k   in f lu e n ce   d i r ec tl y   o n   th e  p er f o r m an ce .   S o   w e  b elie v e  it  is   th er ef o r e  n ec ess ar i l y   to   an al y s es  d i v er s e  p h e n o m e n a   th at   a p p ea r   w h e n   u s i n g   co d eb o o k   in   h ig h - d i m e n s io n al   s p ac es,  th i s   p h e n o m en a  ca n   b e  ex p lain   b y   t h e  cu r s e  o f   d i m en s io n a lit y ,   th e   ter m   w as  i n v e n ted   b y   R ic h ar d   E . B ellm a n   i n   [ 2 0 ,   2 1 ] .   Fo r   th is ,   t h e  s y s te m   p r esen ted   i n   F ig u r e  2   is   th er ef o r e  u s ed   to   ev alu ate  i n   d etail   d if f er e n t size s   o f   t h e  co d eb o o k   f r o m   1 0 0   to   9 0 0   ce n ter s .     T h en ,   to   ca lcu late  th e  s i m ilar i t y   b et w ee n   t h e  h is to g r a m s   o f   ea ch   r eg io n   i n   t h e  i m ag e  d o c u m e n t  a n d   th e  q u er y ’ s   h i s to g r a m ,   w e  u s e  th e  co s i n e  s i m ilar it y   d ef i n ed   b y :      S = 1 − ∑ H i , j R i N i = 1 √ ∑ H i , j 2 N i = 1 √ ∑ R i 2 N i = 1     ( 8 )     W h er e   H i , j   r ep r esen ts   t h e  o cc u r r en ce   o f   t h e  ie m e  ce n ter   o f   th e  c o d eb o o k   in   t h e  j em e  r e g io n ,   a n d   R i   r ep r esen t s   th e  o cc u r r en ce   o f   th e  ie m e  ce n ter   o f   t h e  co d eb o o k .   Or ,   to   s elec t  th e m   r eg io n s   t h at  ar e  s i m ilar   to   th e  q u er y ,     th e  co s in e  s i m i lar it y   “ S”  s h o u ld   b e  in f er io r   to   a   ce r tai n   th r es h o ld .   Fo r   tw o   r eg io n s   p er f ec tl y   s i m ilar   ∑ H i , j R i N i = 1 √ ∑ H i , j 2 N i = 1 √ ∑ R i 2 N i = 1 = 1 ,   s o   S=0 .   T h er ef o r e,   as  m u c h   as  th e  th r es h o ld   is   les s ,   th e  r eg io n s   ar e  m o r e  s i m ilar .     Fo r   th is ,   f o r   ea ch   co d eb o o k   s ize,   w e  ca lcu la te  th e  F - Sco r e   b y   ch o o s i n g   th e  b est  t h r esh o ld   o f   ea ch   s ize  as  s h o w n   i n   Fi g u r e  3 .   W e  o b s er v e  th at  th e   s ize  i n f l u en ce   o n   t h e  p er f o r m an ce   an d   b est   r esu lt  is   g iv e n   f o r   k =3 0 0   an d   d ec r ea s e  b ey o n d   t h is   s ize.           Fig u r e   3 .   T h e  F - S c ore  cu r v e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o mb in ed   co s in e - lin ea r   r eg r ess io n   mo d el  s imila r ity  w ith   a p p lica tio n   to   h a n d w r itten …  ( Yo u s s ef  E lfa kir )   2371   No w ,   w e  s ea r ch   th e  i n f lu e n c e  o f   th e  co d eb o o k   s ize  o n   th e  th r esh o ld .   Fo r m   ( 2 ) ,   w h en   th e  s ize  o f     th e  co d eb o o k   in cr ea s e  ( N) ,   th e  p r o b ab ilit y   to   f i n d   ze r o   d esc r ip to r   in   ea ch   ce llu le  in   th e  h i s to g r a m   f o r   a  g iv e n   r eg io n   i n cr ea s e  as s h o w n   i n  Fi g u r e   3 ,   th at  m ea n :      ∀   i ≤ N,                 W h en   N  in cr ea s e,   th e  p r o b ab ilit y   P ( R i ) =0     in cr ea s e W h en   N  d ec r ea s e,   th e  p r o b ab ilit y   P ( R i ) =0     d ec r ea s e       Su b s eq u e n tl y ,     ∀   i ≤ N,                 W h en   N  in cr ea s e,   th e  p r o b ab ilit y ∑ P ( H i , j ) *P ( R i ) = 1    d ec r ea s e W h en   N  d ec r ea s e,   th e  p r o b ab ilit y   ∑ P ( H i , j ) *P ( R i ) = 1   in cr ea s e       So , whe n   N   in c r e a s e , ∑ H i , j R i N i = 1 √ ∑ H i , j 2 N i = 1 √ ∑ R i 2 N i = 1             S = 1 − ∑ H i , j R i N i = 1 √ ∑ H i , j 2 N i = 1 √ ∑ R i 2 N i = 1         W h er e   R i  r ep r esen ts   th e  h is to g r a m   o f   t h e  q u er y ,   Hi, j   r ep r esen ts   t h e  h is to g r a m   o f   j e m e  r eg io n   in   th e  d o cu m en t   an d   ∑ P ( H i , j ) = = 1   is   th e  n u m b er   o f   in ter e s t  p o in ts   in   j e m e  r eg io n .   So   w h e n   th e  s ize  o f   h is to g r a m   ( N)   in cr ea s e,   th e  n u m b er   o f   ze r o   c ellu le  i n cr ea s e  to o .   C o n s eq u e n tl y ,   t h e  th r e s h o ld   s h o u ld   tak e   a  co u n t  th e  s ize  o f   th e  co d eb o o k   ( n u m b er   o f   clu s ter ) .   Fi g u r e  4   s h o w s   e x a m p le  o f   q u er y   an d   r eg io n   h is to g r a m s .   Fo r   th e  e x p er i m e n ts   s tep ,   F ig u r e  5   s h o w s   t h e  c u r v e  o f   t h e  b est  th r es h o ld   f o r   ea ch   co d eb o o k   s ize.     T h e  th r esh o ld   d ep en d s   o n   th e  s ize  o f   th e  co d eb o o k   an d   c an   r ep r esen ted   b y   :   y =0 . 0 0 0 2 6 5 x + 0 . 3 9 9 3 .           Fig u r e  4 .   E x a m p le  o f   q u er y   an d   r eg io n   h i s to g r a m s           Fig u r e  5 .   B est th r esh o ld   f o r   ea ch   co d eb o o k   s ize       A t  th i s   s tag e,   a n d   to   p er f o r m   th e  e x p er i m e n ts ,   w e   s h o u ld   s e ar ch   th e  in f l u e n ce   o f   t h e  i n ter est  p o in t s   n u m b er   ( n u m b er   o f   d escr ip to r s   n )   o n   th e   th r e s h o ld .   Fo r m   ( 2 ) ,   w h e n   t h e  n u m b er   o f   i n ter est   p o in ts   n   in cr ea s e,   th e   p r o b ab ilit y   to   f in d   ze r o   d escr ip to r   in   ea c h   ce llu le  i n   th e   h is to g r a m   f o r   a  g iv e n   r eg io n   d ec r ea s e  as   s h o w n   in   Fig u r e   3 ,   th at  m ea n :      ∀   i ≤ N,                 W h en   n   in cr ea s e,   th e  p r o b ab ilit y   P ( R i ) =0   d ec r ea s e W h en   n   d ec r ea s e,   th e  p r o b ab ilit y   P ( R i ) =0     in cr ea s e         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 2 0   :    2 3 6 7   -   2374   2372   Su b s eq u e n tl y ,     ∀   i ≤ N,                 W h en   n   in cr ea s e,   th e  p r o b ab ilit y ∑ P ( H i , j ) *P ( R i ) = 1    in cr ea s e W h en   n   d ec r ea s e,   th e  p r o b ab ilit y   ∑ P ( H i , j ) *P ( R i ) = 1   d ec r ea s e       So , whe n   n   in c r e a s e , ∑ H i , j R i N i = 1 √ ∑ H i , j 2 N i = 1 √ ∑ R i 2 N i = 1            S = 1 − ∑ H i , j R i N i = 1 √ ∑ H i , j 2 N i = 1 √ ∑ R i 2 N i = 1          I n   f ac t,  w h e n   th e  n u m b er   o f   in ter est  p o in ts   ( n )   i n cr ea s e,   t h e  n u m b er   o f   ze r o   ce llu le  d e cr ea s e  to o .   C o n s eq u en tl y ,   t h e  t h r es h o ld   s h o u ld   tak e  a  co u n t  th e  n u m b er   o f   i n ter est  p o in t s   ( n u m b er   o f   d escr ip to r s ) ,   b ec au s e  t h is   n u m b er   ch a n g e   f r o m   r eg io n   to   o th er .   E x p e r i m en tl y ,   Fig u r e  6   s h o w s   t h e  th r es h o ld   cu r v e   ac co r d in g   to   th e  n u m b er   o f   d escr ip to r s   w h er e  w e  ca n   s e e  th at  th e  t h r es h o ld   d ep en d   o n   th e  d escr ip to r s ,     th is   d ep en d e n ce   ca n   b e  r ep r esen ted   b y :  y= - 0 . 0 0 0 9 x +0 . 5 2 1 9 .           Fig u r e  6 .   T h r esh o ld   ac co r d in g   to   th e  n u m b er   o f   d escr ip to r s       Giv e n   t h is   co n d itio n ,   t w o   r e g i o n s   ar e  s i m ilar   if   th e  th r es h o l d   S  is   le s s   t h a n   a  g iv e n   v al u e,   o r   if   t w o   h av i n g   e v en   n u m b er   o f   in ter est  p o in ts   w ill  h a v e  s a m e  t h r esh o ld ,   b u t  t h is   n o t  m ea n   th at  th e y   ar e  s i m ilar ,   b ec au s e  m a y b e  th e y   h a v e  d i f f er en t  h is to g r a m s   an d   t h er ea f ter   d if f er en t  d is tan ce s   o f   s i m i lar it y .   T o   co n clu d e   th is   p ar t,  ea ch   w o r d / r eg io n   i n   d o cu m en t  h a s   a  ce r tain   n u m b er   o f   in ter est  p o in t s /d escr ip to r s ,   s o   a  co m p r o m i s e   b et w ee n   th e  n u m b er   o f   d escr i p to r s   an d   th e  th r es h o ld   m u s t b e  s o u g h t.     4 . 2 .     Co m bi na t io n o f   co s ine - lin ea r  re g re s s io n si m ila rit y   R eg r es s io n   f o cu s es  o n   th e  r elatio n s h ip   b et w ee n   t h e  o u tc o m e s   a n d   th e  i n p u t s .   I t  also   p r o v id es    a  m o d el  th a t  h as  s o m e  ex p la n ato r y   v alu e,   i n   o u r   ca s e,   th e  in p u ts   ar e  s ize  o f   co d eb o o k   an d   n u m b er   o f   in ter es t   p o in ts ,   th e  o u t co m e  is   t h e  t h r esh o ld   v al u e  t h at  d ef i n e  if   t wo   r eg io n s   ar e  s i m ilar   o r   n o t.  L i n ea r   r eg r ess io n   is     a  co m m o n l y   u s ed   tech n iq u e  f o r   m o d elin g   w h e n   th e  o u tco m e  v ar iab le  is   ex p r ess ed   as  li n ea r   co m b i n atio n   o f     th e  i n p u t   v ar iab les,  f o r   a  g iv en   s e t  o f   i n p u t  v ar iab les ,   th e   lin ea r   r e g r ess io n   m o d el  p r o v id es  t h e  e x p ec ted   o u tco m e  v a lu e.     = 0 + 1 1 + 2 2 + ⋯ + − 1 − 1 +    ( 9 )     w h er e      is   th e  th r esh o ld   v ar iab le       ar e  th e  in p u t v ar iab les,  f o r   j =1 , 2 , …, p - 1     0   is   th e   v alu e   of     wh en   each     eq u als   ze r o   {Of f s et}     is   th e   ch an g e   in     b ased   on   a   u n it   ch an g e   in     {Co ef f icie n t}   ~N( 0 , 2 )   an d   th e  ’ s   ar e  in d ep en d en t   o f   ea ch   o th er     T h is   r an d o m   er r o r   ( ) ,   d en o ted   b y   ɛ,   is   ass u m ed   to   b e   n o r m all y   d is tr ib u ted   w i th   a  m ea n   o f   ze r o   an d   a   co n s ta n t v ar ia n ce   ( 2 ).   So ,   th e  u s e d   E q u atio n   is : T = - 0 ,   0 0 0 9   *   n +0 ,   5 2 1 9   f o r   N= 3 0 0 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       C o mb in ed   co s in e - lin ea r   r eg r ess io n   mo d el  s imila r ity  w ith   a p p lica tio n   to   h a n d w r itten …  ( Yo u s s ef  E lfa kir )   2373   Ho w e v er ,   th e  p er f o r m an ce   o f   r eg r ess io n   an al y s is   m et h o d s   i n   p r ac tice  d ep en d s   o n   t h e  t y p e  an d   f o r m   o f   th e  u s ed   d ata,   an d   h o w   it  r elate s   to   th e  u s ed   r eg r ess i o n   m et h o d .   A s   is   s h o w n   i n   F ig u r e s   4   an d   5 ,     th e  t h r es h o ld   d ep en d s   o n   th e   co d eb o o k   s ize  an d   t h e  n u m b er   o f   d escr ip to r s   at  ea ch   w o r d ,   o r   th e  p r o p o s ed   m et h o d   is   a  g e n er ic  s i m i lar it y   m ea s u r e  t h at  ta k e  a  co u n t  t h e s e  p ar a m eter s   a n d   it  d o es  n o t  m ak e   an y   s p ec i f ic   co n d itio n   to   h an d w r itte n   d o cu m e n t s .   T h e  p r o p o s ed   s im ilar it y   m ea s u r e  is   ev al u ated   in   t h e  co n tex t  o f   w o r d   s p o ttin g   ta s k .   T h e  ai m   co n s is ts   in   q u er y in g   A r ab ic  o f   h an d w r itte n   d o cu m e n t s   w it h   q u er y - by - e x a m p l e   an ag r a m   an d   i n   s elec ti n g /r ep o r tin g   r e g io n s   th at  s i m ilar   to   th e  q u er y .     W e  r ep o r t  h er e  s o m e  q u er ies  w h er e  th e  s y s te m   y ie ld s   au to m atica ll y   as  s h o w n   i n   Fig u r e  7 ,    w h ic h   ar e  s i m ilar   to   t h e  q u er y   an d   w i th o u t  c h o s e  t h e  th r eso l d   ,   w h ic h   i s   a   p r o b lem   i n   o th e r   s y s te m   [ 2 2 ,   2 3 ] .   T h en ,   w e  u s e  a   f i lter in g   s tep   to   s elec t  o n e  b est  r es u lt  w h e n   co n f u s io n   r eg io n s   ar e  r et u r n i n g ,   b ased   o n   th eir s   s i m ilar it y   s co r es  a n d   th eir s   p o s itio n s .   T ab le  2   s h o w s   a  co m p ar i s o n   o f   t h e  p r o p o s ed   m e th o d   w it h   s tate - of -   th e - ar t  in   ter m   o f   P r ec is io n ,   t s eted   in   th e  Gallica   d atase t.  An   i m p r o v e m en t   is   o b s er v ed   w i th   th e  p r o p o s ed   s i m ilar it y   d i s tan ce   o v er   o th er   m et h o d s .       T ab le  2 .   P er f o r m a n ce   o f   t h e  p r o p o s ed   m et h o d   an d   o th er   w o r k s   M e t h o d   P r e c i si o n   A l maz o n   e t   a l .   [ 2 3 ]   68 . 4%   R u s i n o l   e t   a l .   [ 2 4 ]   8 1 %   P r o p o se d   me t h o d   8 3 %   H o w e   e t   a l .   [ 2 5 ]   7 9 %   L i a n g   e t   a l .   [ 2 6 ]   6 7 %   F i sch e r   e t   a l . [ 2 7 ]   6 2 %   T e r a saw a   e t   a l .   [ 2 8 ]   7 9 %           Fig u r e  7 .   T h e  r etr iev ed   r eg io n s   f o r   s o m e  q u er ie s       5.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   w e  p r ese n t    a  g en er ic  s i m ilar it y   m ea s u r e  f o r   w o r d   s p o ttin g   s y s te m   th a t  ta k e  a  co u n t     th e  co d eb o o k   s ize  an d   t h e  n u m b er   o f   d escr ip to r s   at  q u er y ,   an d   it  d o es  n o t  m a k e  an y   s p ec if ic  co n d it io n   to   h an d w r itte n   d o cu m en t s , a  co m p ar i s o n   o f   t h e  p r o p o s ed   m et h o d   w it h   o th er   m e th o d s   s h o w s   t h at  g e n er ic   s i m ilar it y   m ea s u r e  g i v es  a n   e x ce lle n t  r es u lt  i n   ter m   o f   P r ec is io n .   W e  test ed   o u r   m et h o d   u s i n g   ex p er i m en ta l  s etu p   b ased   o n   M A T L A B   co d e  ap p lied   to   Gallica   d atab ase       RE F E R E NC E S   [1 ]   M ih a lce a   R. ,   Co rley   C.   a n d   S t ra p p a ra v a   C. ,   " Co rp u s - b a se d   a n d   k n o w led g e - b a se d   m e a su re s  o f  tex t  se m a n ti c   sim il a rit y , "   In   AAAI ,   v o l .   6 ,   pp .   7 7 5 - 7 8 0 ,  2 0 0 6 .   [2 ]   Hu a n g ,   A n n a ,   " S im il a rit y   m e a s u r e s  f o r  tex t  d o c u m e n t  c lu ste rin g , "   In :  Pro c e e d in g s  o f   th e   six th   n e w  ze a l a n d   c o mp u ter   sc ien c e   re se a rc h   stu d e n t  c o n fer e n c e   ( NZ CS RS C 2 0 0 8 ) ,   C h ristch u rc h ,   Ne w   Zea lan d ,   p p .   9 - 56 ,  2 0 0 8 .   [3 ]   M a rti ,   U.   V . ,   Bu n k e ,   H . ,   " Us in g   a   sta ti stica l  lan g u a g e   m o d e l  to   im p ro v e   th e   p e rf o rm a n c e   o f   a n   HMM - b a se d   c u rsiv e   h a n d w rit in g   re c o g n it i o n   sy ste m , "   In   Hid d e n   M a rk o v   m o d e ls:  a p p li c a ti o n s i n   c o mp u ter   v isio n ,   p p .   6 5 - 90,   2 0 0 1 .   [4 ]   H.  Bu n k e ,   e t.   a l. ,   " Of f li n e   re c o g n it io n   o f   u n c o n stra i n e d   h a n d w rit ten   tex ts  u sin g   HMM s  a n d   sta ti stica l  lan g u a g e   m o d e ls,"   in   IEE E  T r a n sa c ti o n s  o n   Pa tt e rn   A n a lys is  a n d   M a c h i n e   I n telli g e n c e , v o l.   2 6 ,   n o .   6 ,   p p .   7 0 9 - 7 2 0 ,   2 0 0 4 .   [5 ]   C.   Ba h lm a n n   a n d   H.  Bu rk h a rd t,   " M e a su rin g   HMM   sim il a rit y   w it h   th e   Ba y e s  p ro b a b il i ty   o f   e rro r  a n d   it s  a p p li c a ti o n   to   o n li n e   h a n d w rit in g   re c o g n it io n , "   Pro c e e d in g s  o f  S ixth   I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   Do c u me n t  An a lys is  a n d   Rec o g n it io n ,   S e a tt le,  W A ,   USA ,   p p .   4 0 6 - 411 ,   2 0 0 1 .   [6 ]   J.A .   R - S e rra n o ,   F .   P e rro n n i n ,   " A   M o d e l - b a se d   se q u e n c e   sim il a rit y   w it h   a p p li c a ti o n   t o   h a n d w rit ten   w o rd   sp o tt i n g , "   in   IEE E   T ra n sa c ti o n s  o n   Pa tt e rn   An a lys is  a n d   M a c h i n e   In tell ig e n c e ,   v o l.   3 4 ,   n o .   1 1 ,   p p .   2 1 0 8 - 2 1 2 0 ,   No v .   2 0 1 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 2 0   :    2 3 6 7   -   2374   2374   [7 ]   Q.  W a n g ,   F .   Yin   a n d   C.   L iu ,   " H a n d w rit ten   Ch in e se   T e x t  Re c o g n it io n   b y   In teg ra ti n g   M u lt ip le  Co n t e x ts,"   in   IEE E   T ra n sa c ti o n s  o n   Pa tt e rn   A n a lys is  a n d   M a c h i n e   In telli g e n c e ,   v o l.   3 4 ,   n o .   8 ,   p p .   1 4 6 9 - 1 4 8 1 ,   A u g .   2 0 1 2 .   [8 ]   Si n g h ,   R . ,   Ra j,   B. ,   S tern ,   R.   M . ,   " S tru c tu re d   re d e f in it i o n   o f   so u n d   u n it s  b y   m e rg in g   a n d   sp li tt i n g   f o r  im p ro v e d   sp e e c h   re c o g n it io n ,"   In   S ixth   In te rn a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   S p o k e n   L a n g u a g e   Pr o c e ss in g ,  2 0 0 0 .   [9 ]   Hu o ,   Q.,   L i,   W . ,   " A  DTW - b a s e d   d issim il a rit y   m e a su re   f o r  le f t - to - rig h t  h id d e n   M a rk o v   m o d e ls an d   it s a p p li c a ti o n   t o   w o rd   c o n f u sa b il it y   a n a l y sis,"   In   Nin th   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   S p o k e n   L a n g u a g e   Pro c e ss in g ,   2 0 0 6 .   [1 0 ]   J.  He r sh e y ,   P .   Olse n ,   a n d   S .   Re n n ie,  " V a riati o n a l  Ku l l  b a c k - L e i b ler  Div e r g e n c e   f o r  Hid d e n   M a rk o v   M o d e ls,"     Pro c .   W o rk sh o p   Au to ma ti c   S p e e c h   Rec o g n it i o n   Un d e rs ta n d in g ,   2 0 0 7 .   [1 1 ]     M .   Bra n d   a n d   V.  Ke tt n a k e r,   " Disc o v e r y   a n d   se g m e n tatio n   o f   a c ti v it ies   in   v id e o , "   in   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   P a tt e rn   An a lys is  a n d   M a c h i n e   In tell ig e n c e ,   v o l.   2 2 ,   n o .   8 ,   p p .   8 4 4 - 8 5 1 ,   A u g .   2 0 0 0 .   [1 2 ]   W il lett,   P .   e t  a l. ,   " G ro u p i n g   o f   c o e ff icie n ts  f o r  th e   c a lcu latio n   o f   in ter - m o lec u lar  si m il a rit y   a n d   d issim il a rit y   u sin g   2 D f ra g m e n t  b it - stri n g s,"   Co mb in a to ri a l  c h e mistry   &   h ig h   th ro u g h p u t  sc re e n in g ,  v o l .  5 ,   n o .   2 ,  p p .   1 5 5 - 1 6 6 ,  2 0 0 2 .   [1 3 ]     S e u n g - Se o k   C,   S u n g - Hy u k   C  a n d   T a p p e rt  C. ,   " A   S u rv e y   o f   Bin a ry   S i m il a rit y   a n d   Dista n c e   M e a su re s ,  J o u r n a l   o f   S y ste mic s,  Cy b e rn e ti c s  &   In fo rm a ti c s ,   v o l.   8 ,   c h a p ter  1 ,   pp .   43 – 48 ,  2 0 1 0 .   [1 4 ]     Ch a   S .,   " Co m p re h e n siv e   S u rv e y   o n   Dis tan c e / S i m il a rit y   M e a su re s  b e twe e n   P ro b a b il it y   De n sity   F u n c ti o n s ,"     In t.   J .   M a th .   M o d e l.   M e th o d s  Ap p l.   S c i ,   v o l.   1 ,   c h a p ter 4 ,   pp .   3 0 0 – 3 0 7 ,  2 0 0 7 .   [1 5 ]   Ch a n g ,   W .   L . ,   Ka n e sa n ,   J . ,   Ku lk a rn i,   A .   J.,   Ra m iah ,   H.,   " Da ta  c lu ste rin g   u si n g   se e d   d isp e rse r  a n t  a lg o rit h m , "   T u rk ish   J o u rn a l  o f  El e c trica l  En g in e e rin g   &   Co mp u ter   S c ien c e s ,  v o l.   2 5 ,   n o .   6 ,  p p .   4 5 2 2 - 4 5 3 2 ,  2 0 1 7 .   [1 6 ]   Orte g a ,   J. P . ,   De l,   M . ,   Ro jas ,   R. B. ,   S o m o d e v il la,  M . J.,   " Re se a rc h   issu e s  o n   k - m e a n s  a lg o rit h m :  A n   e x p e ri m e n tal  tri a l  u sin g   m a tl a b , "   In   CEUR  W o r k sh o p   Pr o c e e d in g s: S e ma n ti c   W e b   a n d   Ne w  T e c h n o lo g ies ,   p p .   8 3 - 9 6 ,   M a r.   2 0 0 9 .   [1 7 ]   L o we ,   D.  G . ,   " Distin c ti v e   i m a g e   f e a tu re s   f ro m   sc a le - in v a rian t  k e y p o i n ts,"   In ter n a ti o n a l  jo u rn a l  o f  c o mp u ter   v isio n ,  v o l.   60 ,   n o .   2 ,  p p .   91 - 1 1 0 ,  2 0 0 4 .   [1 8 ]   M a rti ,   U - V . ,   B u n k e ,   H.,   " Us in g   a   sta ti stica l  lan g u a g e   m o d e l  to   i m p ro v e   th e   p e rf o r m a n c e   o f  a n   HM M - b a se d   c u rsiv e   h a n d w rit in g   re c o g n it i o n   sy ste m , "   In t  J   P a tt e rn   Rec o g n i t  Arti f   In tell ,  v o l.   1 5 ,   n o .   0 1 ,   p p .   65 - 90 ,   2 0 0 1 .   [1 9 ]   N o w a k ,   E. ,   Ju rie,   F . ,   T rig g s,  B . ,   " S a m p li n g   stra teg ies   f o r  b a g - o f - fe a tu re s  i m a g e   c las s i f ic a ti o n , "   in   Eu r o p e a n   Co n fer e n c e   o n   Co m p u ter   Vi si o n ,   L e c tu re   No tes   in   C o mp u ter   S c ien c e ( L NCS )   3 9 5 4 ,   p p .   4 9 0 - 5 0 3 ,  2 0 0 6 .   [2 0 ]   Ern e st Bellm a n ,   R. ,   " D y n a m ic p ro g ra m m in g , ”   P rin c e to n   U n iv e rsity   P re ss ,   Ra n d   Co r p o ra ti o n ,   1 9 5 7 ,    [2 1 ]   Ern e st Bellm a n ,   R. ,   " A d a p ti v e   c o n tro l   p r o c e ss e s: a g u id e d   to u r , "   P r in c e to n   U n iv e rsity   P re ss .   [2 2 ]   S a n k a r,   K. P . ,   M a n m a th a ,   R. ,   Ja wa h a r,   C. V . ,   " L a rg e - sc a l e   d o c u m e n t  ima g e   re tri e v a l  b y   a u to m a ti c   w o rd   a n n o tati o n , "   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o n   Do c u me n t  A n a lys is a n d   Rec o g n it i o n   ( IJ D AR ) ,   v o l.   1 7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 17 ,   2 0 1 3 .   [2 3 ]   A l m a z á n ,   J.,   G o rd o ,   A . ,   F o rn é s ,   A . ,   e t  a l .,   " S e g m e n tatio n - f re e   w o rd   sp o tt i n g   w it h   e x e m p lar  S V M s , "   P a tt e r n   Rec o g n it io n ,  v o l.   4 7 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 9 6 7 - 3 9 7 8 ,   2 0 1 4 .   [2 4 ]   Ru siñ o l,   M . ,   A ld a v e rt,   D.,   L lad o s,  R. J.,   " Eff icie n t  se g m e n tatio n - f re e   k e y   w o rd   sp o tt i n g   in   h ist o rica l  d o c u m e n t  c o ll e c ti o n s , "   P a tt e rn   Rec o g n i ti o n ,  v o l.   4 8 ,   p p .   5 4 5 - 5 5 5 ,   2 0 1 5 .   [2 5 ]   H o w e ,   H.,   Ra th ,   T . ,   R a n m a th a ,   R. ,   " Bo o ste d   d e c isio n   tree s  fo r  w o rd   re c o g n it io n   i n   h a n d w rit ten   d o c u m e n t  re tri e v a l, "   in   Pro c e e d in g s  o f  th e   An n u a l  I n ter n a ti o n a l  ACM   S IGI R  Co n fer e n c e   o n   Res e a rc h   a n d   De v e lo p me n t  in   In fo rm a t io n   Retrie v a l ,   p p .   3 7 7 - 3 8 3 ,   2 0 0 5 .   [2 6 ]   L ian g ,   Y.,   F a irh u rst,   M . ,   G u e st,  R. . ,   " A   s y n th e siz e d   w o rd   a p p r o a c h   to   w o rd   re t riev a l  in   h a n d w rit t e n   d o c u m e n ts , "   Pa tt e rn   Rec o g n it ,  v o l .   4 5 ,   n o .   1 2 ,   p p .   4 2 2 5 - 4 2 3 6 ,   2 0 1 2 .   [2 7 ]   F isc h e r,   A . ,   Ke ll e r,   A . ,   F rin k e n ,   V . ,   e t  a l . ,   " L e x ico n - f re e   h a n d w rit ten   w o r d   sp o tt i n g   u sin g   c h a ra c ter  HMM s , "   Pa tt e rn   Rec o g n it . L e tt ,  v o l.   3 3 ,   n o .   7 ,   p p .   9 3 4 - 9 4 2 ,   2 0 1 2 .   [2 8 ]   T e ra sa w a ,   K.,   Tan a k a ,   y . ,   " S li t   st y le  HO G   fe a tu re   f o r  d o c u m e n t  im a g e   w o rd   sp o tt i n g , "   in   P ro c e e d in g   o f     th e   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   Do c u me n t  A n a lys is  a n d   Rec o g n it i o n ,   p p .   1 1 6 - 1 2 0 ,   2 0 0 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.