I n t ern a t i o n a l   J o u rn a l   o f   A d v a n ces   i n   A p p l i ed   S ci en ces   ( I J A A S )   V o l .   7 ,   N o .   3,   S e pt e m be 201 8 ,   p p.   2 65~ 2 72   I S S N 225 2 - 88 14 ,   D O I 10. 115 91 /ij a a s . v7 . i 3 . p p26 5 - 2 72             2 65       Jo u r n al   h om e pa ge h t t p : / / i a e s co r e . c o m/ o n l i n e / i n d e x . p h p / I J A A S   A n gu l a r S ym m et ri c   A xi s  C on s t el l at i on  M od el   f o O ff - l i ne O di a   H a ndw r i t t e n C har ac t e rs  R ec og ni t i o       P y ar i   M oh an   Je n a 1 ,   S ou m y Ra n j an   N ay ak 2   1 D e pa rt e m e nt  of  Com put e S ci en ce an d   E ngi ne e ri ng,   C ol l e ge  of  E ngi ne e r i ng a n T e c hno l og y ,  Bh uba ne s w a r,  Indi a   2 D e pa rt e m e nt  of   Com put e S ci en ce an d   E ngi ne e ri ng K   L  U ni v e rs i t y ,  A ndhra  P ra de s h,  Indi a       A rt i cl I n f o     A B S T RA C T   Ar t i c l e   h i s t o r y :   R ecei v ed   O ct   12 ,   2 01 7   Re v i s e d   F eb   20 ,   20 1 8   A ccep t e d   Ma r   26 ,   2 01 8       O pt i c a l  c ha r a c t e r re c ogni t i on i s  one  of t he  e m e r gi ng re s e a r c h t o pi c s  i n t he   fi e l d of i m a ge  p roc e s s i ng,  a nd  i t  ha s  e xt e ns i ve   a re a  of a ppl i c a t i o n i n pa t t e rn   re c ogni t i on.  O d i a  ha ndw ri t t e s c ri pt  i s  t he  m os t  re s e a rc c o nc e rn a r e a   b ecau s i t  h as  el d es t  an d  m o s t   l i ka bl e   l a ngua g e  i n t he  s t a t e  of od i s ha ,  Indi a .   O d i a ch ar ac t er  i s  a u s u al l y  h an d w r i t t en , w h i ch  w as  g en er a l l y   o ccu p i ed   b y   s c a nne r i nt o m a c hi n e  re a d a bl e  form .  In t hi s  re ga rd s e ve ra l  re c ogni t i on   t e c hn i que  ha v e   be e n e vo l ve d f or va ri a n c e  ki n d of l a ngua g e s  but   w r itin g   pa t t e rn of od i a   c ha ra c t e r i s   j us t  l i ke  a s   c urve   a ppe a ra n c e ;  H e nc e  i t  i s  m or e   di ffi c u l t  for  re c o gni t i on.  In  t hi s  a rt i c l e  w e  ha v e  pr e s e nt e d  t he  nove l  a ppro a c h   for O di a  c ha ra c t e r re c ogni t i on b a s e d on t he  di ff e re nt  a ng l e  ba s e d s y m m e t ri c   a xi s  fe a t ure  e x t r a c t i on t e c hni que  w hi c h gi ve s  hi gh a c c ur a c y  of  re c ogni t i on   pa t t e rn.   T hi s  e m pi ri c a l  m ode l  ge ne r a t e s   a  u ni que  a ng l e  b a s e d bound a r y   poi nt s  on e ve r y  s ke l e t on i s e d  c ha ra c t e r i m a ge s .  T h e s e   poi nt s  a re   i nt e r c onne c t e w i t h e a c h ot he i n orde r t o e x t ra c t  row  a nd c ol u m n  s y m m e t r y   a xi s .  W e  e x t ra c t e d fe a t ure  m a t ri x ha vi ng m e a di s t a nc e  of row ,  m e a n a ngl e   of row ,  m e a n di s t a nc e  of c o l um n a nd m e a n a ngl e  of c ol um n from  c e nt re  o f   t h e i m ag e t o  m i d p o i n t  o f  t h e  s y m m et r i c ax i s  r es p ect i v el y .   T h e s y s t em  u s es   a   10 fol d va l i da t i o n t o   t he  ra ndom  fore s t  (RF ) c l a s s i fi e r a nd S V M  for fe a t ur e   m a t ri x.  W e  h a v e  c ons i d e re t h e  s t a nd a rd da t a ba s e  on 200  i m a ge s  ha v i ng  e a c h of 47 O di a  c ha ra c t e a nd 10 O di a  num e ri c  for s i m ul a t i on.   A s  w e  ha ve   not e d out c om e   of s i m ul a t i on o f S V M  a nd RF   y i e l ds  96 . 3%  a nd   98. 2%   accu r ac y  r at e o n  N I T  R o u r k el a O d i ch ar act e r  d at ab as an d   8 8 .9 %  an d   93. 6% from  IS K ol ka t a  O di a  nu m e ri c a l  da t a ba s e .   Ke y wo r d :   F eat u r e   V ect o r   O p t i c a l   Ch a r a c t e r   Re c o g n i t i o n     P a t t e r n   Re c o g n i t i o n   R a nd om   F or e s t     SV M     Copy r i ght  ©  201 8   Ins t i t ut e  o f   A d v anc e d  E ngi n e e r i ng and S c i e nc e   A l l  ri g h t s re se rv e d .   C or r e s po n di n A u t h or :   S o u m y R an j an   N ay ak ,     D ep a r t em en t   o f   C om put e r   S ci en ce  a n d     E n gi ne e r i ng ,   K   L   U n i v e r s i t y ,   G re e n fi e l d s ,   V a d d e s w a ra m ,   G un tur ,   And hr a   P r a d e s h ,   52 25 02 - I ndi a .   E m a i l :   na y a k. s oum y a @ k l u n i v e r s i t y . i n       1.   I N T R O D U C T I O N   I n t he  e r a   of   di gi t a l  im a ge  pr oc e s s i n g,  t he  c ha r a c t e r   r e c og ni t i on i s   one   o f  t he  s i g ni f i c a n t  a nd  us e f ul   e m e r gi n g r e s e a r c h t o pi c s  i s   t he  a r e a   o f   pa t t e r r e c o g ni t i on.  T he  m a i n i nt e n of  c ha r a c t e r  r e c og ni t i o n i s  t o   t r an s l at e h u m a n  r ea d a b l e ch a r act er  t o  m ach i n e r ea d ab l e c o d e s o  t h at  m a ch i n e ca n  ef f i ci en t l y  r eco g n i z e t h e   ch ar act e r .   T h er ar m ai n l y   t w o   b r o a d   cat e g o r y   o f   ch a r act er   r ec o g n i t i o n   s y s t e m   ar f o u n d   s u c h   as   o f f l i n an d   o n l i n r eco g n i t i o n  p r o ces s .  I n  cas e o f  o n l i n e  c h a r a c t e r  r e c o g n i t i o n  p r o c e s s ,  i t  r e p r e s e n t s  t h e  t w o   d i m e n s i o n a l   co - or di na t e s   o f  s uc c e s s i ve   p oi nt s   of  t he   h a nd w r i t i ng a s   a  f u nc t i o n o f   t im e  a r e  s t or e d i pa r t i c ul a r  or de r   de s c r i be d  by  [ 1] . w he r e  a s  i n  c a s e  o f  t he   of f l i ne  ha n dw r i t i ng ,  o nl y  t he  c om pl e t e d   w r i t i n g  i s  a v a i l a b l e  a s  a n   i m ag e d es cr i b e b y   [2 ].   I n t hi s  pa pe r ,   o ur  r e s e a r c h i nt e nd  c o nf i ne w i t of f l i ne   h a n d w r i t t en  ch ar act er   r e c o g n i t i o n .   O ur   r e c o g ni t i on  s t a ge  c om pr i s e s  of  t hr e e   br oa d s t a ge s  i nc l u d i ng a c qui s i t i o n ,  f e a t u r e  e xt r a c t i on  a n d  c l a s s i f i c a t i o n s t e p.  B e s i de  t ha t  a   r e c og ni t i on  s y s t e m   m os t l y  de pe nd s  u p on a   we l l - de f i ne d f e a t ur e   ex t r act i o n   p r o ced u r e al o n g   w i t h  a  g o o d  c l as s i f i er ,  i n   o r d er  t o  ac h i ev e  h i g h   s u cces s   r at e [ 3 ] .   I n  o r d er  t o   a c hi e ve  a  g oo d r e c og ni t i on  s y s t e m  f or  ha n dw r i t t e n f o r m a t  i s  qui t e   s t il l   c ha l l e ngi n g be c a us e  o f  va r i a t i on i n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S SN 2 252 - 88 14   I   JA A S     V o l .   7 ,   N o .   3 ,   S e pt e m be r   20 1 8 :     26   2 72   2 66   w r i t i n g s ki l l s ,   s ha pe s  a n or i e nt a t i on.   V a r i o us  a p p r oa c he s   a r e  f ol l owe u p by   di f f e r e nt  r e s e a r c he r  t o v a r i o us   s c r i p t s  l i k e  A r a b i c ,  Ch i n e s e ,  a n d  E n g l i s h   e t c  a r e  r e p o r t e d  [ 4 ] .  Ba s i c a l l y  O d i a  S c r i p t  l a n g u a g e  i s  o n e  t h l a ng ua ge  w hi c h i s   de r i ve f r om  D e va n gi r i   s c r i pt s .   I t  i s  o n e  of  t he   r e gi on a l  l a ng ua ge s  o f  I n di a ,  m os t l y  s po ke n   a t  e a s t e r n pa r t  ( O di s ha )  a n d s om e  s out h,   no r t h pa r t   of   I n di a .  T o a c hi e ve   a  go o d a c c u r a c y  of  r e c o gni t i on  f o r   h an d w r i t t en   c h ar act er s  o f  O d i ch ar a c t e r  i s   qui t e  i m pr e s s i ve .  T h ou g h a  go o d n um be r  of   wo r ks  ha s  d one   f o r   I n di a r e gi ona l  l a ngua ge s   bu t  a  l e s s  i n nu m be r  r e l a t e d t o O di a  s c r i pt .   I n t he s e  pa s t  r e c e nt  y e a r s  di f f e r e nt   au t h o r s  m ak e an  at t em p t  f o r   an al y s i s  w i t h   r es p ect  t o   O d i a s cr i p t s  a r r ep o r t e d   i n   [ 5 ] .  T h e f eat u r e  ex t r act i o n   t e c hni q ue   f or   r e c o g ni t i on  of  ha nd w r i t t e n c ha r a c t e r  i s  a   c ha l l e ngi n g t a s k i n t he  r e s e a r c h  f i e l o f   pa t t e r n   r eco g n i t i o n .  I n  t h i s  r eg ar d  a l ar g n u m b er  o f  f eat u r e ex t r a ct i o n  t ech n i q u e an d  cl as s i f i c at i o n  al g o r i t h m  h av be e n pr e s e nt e d  i n r e c e nt  y e a r   de s c r i be by  [ 6] .  S e ve r a l  c ha r a c t e r  r e c o gni t i on t e c hni que   o f  di f f e r e nt  l a n g ua ge   i s  f o u n d  i n  m a n y  l i t e r a t u r e s  [ 7 - 9] .   I n l i ne   t o c ha r a c t e r  r e c og ni t i on t he   e xt e ns i ve  s u r v e y  ha s  be e n r e po r t e d   ba s e d o n di f f e r e nt  ki n ds   of   f e a t ur e  e xt r a c t i o n t e c h ni q ue  [ 1 0] .   I n t hi s  s ur ve y  pa pe r ,  a ut ho r  r e p or t e d di f f e r e nt   f e a t ur e  e xt r a c t i on t e c h ni q ue  a ppl i e on T e m pl a t e   m a t c hi ng ,  P r oj e c t i on  hi s t og r a m s ,   D e f or m a bl e  t e m pl a t e s ,   C ont ou r   pr of i l e s ,  U ni t a r y  i m a ge  t r a ns f o r m s ,  Z o ni n g,  G r a ph  de s c r i pt i o n ,  Z e r ni ke  m om e nt s ,   S pl i ne  c ur ve   ap p r o x i m at i o n  an d  F o u r i er  d e s cr i p t o r s  h as   b een  ap p l i ed  o n  g r ay  l ev el  ch ar act er ,  B i n ar y   ch ar act e r ,  C h a r act er   C ont ou r  ,  c ha r a c t e r  s ke l e t o n a nd c ha r a c t e r  gr a p h im a ge  r e pr e s e nt a t i o n f or m  i n t he  pr e  pr oc e s s i n g s t e ps .  A s   t he  I ndi a n l a n g ua ge  i s  c o nc e r n ed ,  t h e  o p t i cal  ch ar act er  r ec o g n i t i o n  p l ay s   a v i t al  r o l n o w   d ay s .  I n  t h i s  p a p er   w e h a v e m ad e an  at t em p t   t o  d es i g n  a  n o v el  a p p r o ach  t h at  ef f i ci en t l y  r eco g n i ze t h e o d i a c h ar a ct er  b y   im pl e m e nt i ng a ng ul a r  m e a s ur e m e nt  a nd E u c l i di a n di s t a nc e  by  t a ki ng t he   m i d poi nt  f r o m  t he  a xi s ,  w h i c h w a s   ge ne r a t e by  t a ki n g t he  m i dp oi nt  o f  t w bo un da r y  e d ge  o f  r o w s y m m e t r ic  a xi s  a s  w e l l   a s  c ol um n s ym m e t r i c   a xi s  t o t he  c e n t r e  of  t he  i m a ge s .  O di s ha   s t a t e ,  s f a r   ha s   b e e n a bl e  t o u p hol d t he   pr i de   of   ha vi n g t he  l a r ge s t   num be r  o f   pa l m  l e a f   m a nus c r i pt s  ( ove r  2 0, 00 0 m a nus c r i p t s )  i n t he  w or l d.  [ 1 1] .  M i l l i on b oo ks   w o ul d  ha ve   be e pr i nt e f r om   s t a r ti ng  w h e r e   Ne T e s t a m e nt   t ha t   go t   pr i nt e i 18 09  w a s   f i r s t   p u bl i s he d. [ 1 2] .   O di a   got   cl as s i cal  s t at u s  ex cep t   5  o t h er  I n d i an  l an g u a g es  o n  t h e   b a s i s  o f  i t s  l i t e r a r y  h e r i t a g e   f o l l o w i n g  a p p r o v a l  o f  t h e   U ni on   c a bi ne t .       2.   R E L AT E D   B A C K G R O U N W O R K   O di a  s c r i pt   ha s  be e n e xt r a c t e us i n g B hr a m i  s c r i pt s  a nd  o ne   of  t he  m os t  a nc i e nt  l a ng u a ge s  a m on g   I n di a n r e gi o na l  l a ngua ge  m os t  s po ke n e a s t e r pa r t  o f  I n d i a  b a s i c a l l y   i n  s t a t e  O d i s h a ,   W e s t - Be n g a l ,  G u j a r a t   e t c .  T he  m os t  im por t a nt  s c e n a r i of  t hi s  l a ng ua ge  t ha t  i t  ha s   no l owe r   a nd  u ppe r  c a s e  f o r m a t .  H e r e  i n t he   s cr i p t  i s  h as  n o  u p p e r  cas e l o w e r  s t r u ct u r e.  A  cer t ai n   w el l - de f i ne d a pp r oa c he s  a r e  a do pt e d by  d i f f e r e nt   r e s e a r c he r s   t a c hi e ve   hi gh  r e c og ni t i on  r a t e .   R e c og ni t i on  i s   t he   pr oc e s s   o f   a c c e pt i n t he   un kn o wn  s a m pl e s   o f   ha n d w r i t t e n c ha r a c t e r  i m a ge  or  w o r ds  a n d  t he n p r oc e e d s  i nt o a  pa t t e r n r e c og ni t i on  pr o bl e m  f or  t e s t i ng.   R e c og ni t i on  p r oc e s s  c a be  a c hi e ve d e i t he r   i n  t h r e e  i m p o r t a n t  w a y ,   w h i c h  i s  d e s c r i b e d  a s  t e m p l a t e   m a t c h i n g ,   s t a t i s t i c a l  t e c h ni q ue  a nd  ne u r a l  ne t w or k t e c hni que s .  T he s e  c ha r a c t e r   r e c o gni t i o n a pp r oa c he s   us e s  e i t he r  t o p   d o w n  a p p r o a c h e s  o r  a n a l y t i c a l  s t r a t e g i e s  f o r  r e c o g n i t i o n .   T e m p l a t e   m a t c h i n g  i s  t h e   s i m p l e s t  f o r m  o f  t r a i n i n g   a nd r e c o gni t i o n.  H e r e  i s  t he  ide a  i s  t m a t c h t he  s t or e d p r e de f i ne pr ot o t y pe  w i t h t he  un k no w n ha nd w r i t t e n   ch ar act e r s .  I n  t h i s  m a t ch i n g  t ech n i q u o n l y  s el ect ed  p i x el   ar e co m p ar ed   w i t h  d at a s am p l es  an d  r u l ed   b as e d   d e c i s i o n  t r e e  a n a l y s i s .  R ul e   b a s e de c i s i o n t e c hni que  w e r e  us e by  c ha u dh u r i  e t .  a t  i 20 0 [ 1 3] .  S t a t i s t i c a t ech n i q u e co n s i d er e d  as   m o r e  ef f ect i v e w h i l e r eco g n i t i o n  o f  O d i a ch a r ac t er s .  I n  t h i s  r e g ar d  o b ai d u l l ah  et  al   [ 1 4]  i 2 01 us e s  t he  l i ne a r  l ogi s t i c  r e g r e s s i on  m ode l   b y  u s i n g   h i g h e r  o r d e r  s t a t i s t i c a l  d e c i s i o n  m o d e l  t o   pr o vi de  be t t e r   pe r f o r m a nc e  r a t he r  t ha n t he  l i ne a r  m ode l  i pe r f o r m a nc e .  I n 2 0 07  pa l  e t  a l  [ 15]  u s e qua dr a t i c   f u nc t i o n f or  c l a s s i f i c a t i on i s   ba s e d o n B a y e s i a n e s t i m a t i on.  I n 2 0 09 a n 20 0 5 a  s i m il a r  t e c hn i q ue s  o f  ps e ud B ay es i an  es t i m at i o n  t ech n i q u e w as  a d o p t e d   b y  w a x a b y as h i  et  al   [ 1 5]  ,  a n d r oy  a t  a l [ 1 6]  f o r   odi a   ha nd w r i t t e n   num e r i c a l  r e c og ni t i on .  T he y  us e d c on ve nt i ona l  q ua d r a t i c  di s c r i m i na nt  f u nc t i on .  I 20 0 6 H i d de n M a r k o v   Mo d e l ( H MM)  w a s  p ur po s e d b y B h o w m i k e t  a l  [ 17] .  T hi s  i s  us e d no hom oge ne o us   qua d r a t i c   m e t h od f o r   t r a i ni n a nd  r e c og ni t i on   o f   ha nd w r i t t e n um e r i c a l .   I 20 1 D a s h   e t   a l   [ 18 ] - [ 19]   ha ve   a d o pt e a   di s c r i m ina t i ve   l e a r n i n g  b a s e d  q u a d r a t i c  d i s c r i m i n a n t  c l a s s i f i e r  ( D L Q D F )  a n d  N o n - r e d und a n t S toc k w el l  t r an s f o r m  b as ed   f e a t ur e  e xt r a c t i on f o r  ha n d w r i t t e n di gi t  r e c og ni t i on.   Ne u r a l  ne t w or k i s  t he  pa r a l l e l  pr oc e s s i ng m e t hod h a vi n g   i nt e r c o n ne c t i o n of   ne ur ons  i ns i de  t hi s  t e c h ni q ue .  I t  pe r f or m  c o m put a t i on  a t  hi ghe r  s pe e d i n c om pa r i s o n w i t h   s t a t i s t i c a l  a n d   t e m p l a t e   m a t c h i n g .   Ne u ra l   n e t wo rk  c a n  b e  p e rf o rm e d  e i t h e r  i n  t wo  wa y s  l i k e  fe e d   fo rw a r d   ne t w or ( F F N A)   a n ba c pr opa ga t i o ne t w o r k   ( B P N N ) .   I 20 1 m i s hr a   e t   a l   [ 2 0 ]     p e r f o r m   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   w i t h B P N N  a n d g ot  a  hi g h a c c ur a c y  o f  9 0. 44  pe r c e nt a g e .  I n 2 0 11   M a jh i  e t  a l  [ 21]  a ut ho r s  ha ve   pr o p os e d a   n o n l i n e a r   n e u r a l  n e t w o r k  c l a s s i f i e r  i t  i s  a n  a n a l o g y   o f  f u n c t i o n a l  l i n k  a r t i f i c i a l  n e u r a l  n e t w o r k  ( F L A N N )   c l a s s i f i e r .   I 2 01 C h a n da   e t   a l   [ 2 2]   pr o pos e   a   m e t hod  f o r   w r i t e r   i de nt i f i c a t i on  f r om   O di a   ha n d w r i t i n gs   w hi c us e s  t he  S VM  f o r  c l a s s i f i c a t i on.  I 20 1 5 k a l y a n e t  a l [ 2 3]  p ur pos e d B E S AC  s y m m e t r ic  a xi s  c ons t e l l a t i o n   m o d e l  u s i n g  c l a s s i f i e r  S V M ,  N e a r e s t   n e i g h b o u r  a n d  R an d o m  f o r es t   h a v i n g  acc u r acy   9 8. 90 ,   99 . 48 ,    96 . 7 p er ce n t ag e   r es p ect f u l l y .   T h e   d et ai l s   co m p ar i s o n   o f   r ec o g n i t i o n   acc u r aci es   ar d es cr i b ed   i n   b el o w   T e b l e.   1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ A A S     I S S N 225 2 - 88 14     A n g u l a r   S y m m e t r i c   A x i s   Co n s t e l l a t i o n   M o d e l   f o r   O f f - l i ne   O di H an dw r i t t e n . . .   ( P y ar M oha J e na )   2 67   T ab l 1 .   L i s t   o f   A l l  F e a t u r e s   i n   Re c og ni t i on   of   O d i a   Ch a r a c t e r s   w i t h   A c c u r acy   M eth o d   Featu r es   C las s if ier   Datab as e   Accu r ac y  ( % )   Pal et al .   ( 2 0 0 7 a)   Gr ad ien t + cu r v atu r e   M QDF   Od ia b as ic ch ar a ct er s  o n   IITB B S   94. 60       W ak ab ay as h i et al .  ( 2 0 0 9 )   W eig h ted  g r ad ien t   M QDF   Od ia b as ic ch ar a ct er s   o n   IITB B S   95. 14       R oy  e t  a l .  ( 2005)   Dir ectio n al   Qu ad r atic   Od ia n u m er als  o n   IITB B S   94. 12     B how m i k e t  a l .  ( 2 006)   Scalar   H MM   Od ia n u m er als  o n  I SI   Ko lk ata   90. 50     B how m i k   e t al.  ( 2 0 0 6 )   Scalar   H MM   Od ia n u m er als  o n   IITB B S   91. 26     M is h r a et  al.   ( 2 0 1 3 )   DC T   B P NN   Od ia n u m er als  o n  I SI   Ko lk ata   92. 00     M is h r a et  al.   ( 2 0 1 3 )   DC T   B P NN   Od ia n u m er als  o n   IITB B S   90. 44     Das h  et al.  ( 2 0 1 4 b )   H y br i d t opol ogy   DL QDF   Od ia n u m er als  o n  I SI   Ko lk ata   98. 50   Das h  et al.  ( 2 0 1 4 a)   Sto ck well tr an s f o r m   k - Near es t  n eig h b o r   Od ia n u m er als  o n  I SI   Ko lk ata   98. 80     Das h  et al.  ( 2 0 1 4 b )   H y br i d t opol ogy   DL QDF   Od ia n u m er als  o n   IITB B S   98. 28     Das h  et al.  ( 2 0 1 4 a)   Sto ck well tr an s f o r m   k - NN   Od ia n u m er als  o n   IITB B S   99. 00     Kaly an  S  Das h  et  a l.  ( 2 0 1 6 )     B E SAC   R a ndo m  f or e s t   SVM   Near e s t n eig h b o r   Od ia n u m er als  o n  I SI   Ko lk ata   98. 44   99. 02   99. 35     Kaly an  S  Das h  et  a l.  ( 2 0 1 6 )   B E SAC   R a ndo m  f or e s t   SVM   Near es t n eig h b o r   Od ia n u m er als  o n   IITB B S   97. 30   98. 56   98. 90       3.   P R O P O SE D   H A N D W R I T T E N   C H A R AC T E R   R E CO G N I T I O N   S YS T E M   I n  t h i s  s ect i o n ,  w e h a v e m a d e a n o v el  t ech n i q u e t h at  ef f i ci en t l y   r eco g n i zes  t h e O d i a ch ar act er .   T he  c om pl e t e  pr o pos e d m e t hod i s   de s c r i be d  gr a phi c a l l y  i n F i g ur e   1 .  T he s e  pr o pos e d s y s t e m s  a r e  c a r r i e d o ut   by  i nc l udi ng  t h e cer t ai n  s t ep s  l i k e I m ag e l i k e I m ag e A cq u i s i t i o n ,  P r e - p r o ces s i n g ,  F eat u r e E x t r act i o n ,  an d   Cl a s s i f i c a t i o n .   T h d e t a i l s   di s c us s i o c a be   m a de   i s e ve r a l   s u b - ch a p t er s   i n   s ub s e q ue nt   s e c t i on .           F i gu r e  1.   S ch em i t i c   M ode l   of   Re c o g n i t i o M ode l       3. 1.     I m age   A c q u i s i t i o n   A s  pe r  ou r  pr o pos e d   m e t hodo l ogy  de s c r i be d   a b o ve  w e  ha v e   c o ns i de r   t he  s t a nda r d  da t a b a s e   o f  o di y a   ch ar act e r   n am e d   as   N i t   R o u r k el O d i a   d at a b as e,   w h i c h   w as   d e v el o p e d   at   N I T ,   R o u r k el a   b y   M i s h r et   al .   [ 2 0 ] .   I n t hi s  da t a ba s e  t he y  ha d c o m pos e d of  v a r i ous   15 0 40  nu m be r s  of  im a ge s  of  b ot h c ha r a c t e r  a nd n um e r a l s .  I n   t hi s   r e s e a r c a na l y s i s ,   w e   ha ve   c o ns i de r e 47  c ha r a c t e r s  h a vi n 2 00  num be r s   of   s a m pl e s   f or   ou r   e x pe r im e nt a s t udy .   T he   m ode r O di a   s c r i pt   c o ns i s t s   o f   1 vo we l s ,   3   v o w e l   m odi f i e r s ,   37   s i m pl e   c ons ona nt s ,   1 n u m e r i c a di gi t s  a n d a b o ut  1 59 c om pos i t e  c ha r a c t e r s  ( ju kt a s ) .   O di a  s c r i pt  i s  a  c ur ve d a p pe a r a nc e   o f  w r i t i ng  pa t t e r ns  o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S SN 2 252 - 88 14   I   JA A S     V o l .   7 ,   N o .   3 ,   S e pt e m be r   20 1 8 :     26   2 72   2 68   P a lm   l e a ve s   w hi c ha ve   be e n   s e c u r e   f r om   t e a r   i f   w r i t e r   us e s   t oo  m a ny   s t r a i ght   l i ne s .   T a bl e .   de s c r i be s   a bo ut   O d i a   ch ar a c t e r s   w i t h   t h e i r   P h o n e t i c s .       T ab l 2 .   L i s t   o f   A l l   F e a t u r e s   i n   Re c og ni t i on   of   O d i a   Ch a r a c t e r s   w i t h   A cc u r acy   Ph o n etics   L etter   Ph o n etics   letter   Ph o n etics   L etter   Ph o n etics   letter   Ph o n etics   letter   a     Ka     Da     Ma     Ek     Aa     Kh a     Dh a     Ja     Du e     E     Ga     Na     Ra     Ti n i     Ee     Gh a     Ta     La     C h a ri     U     Un a     Th a     La a     Paan ch     Uu     Ch a     Da     Ya     C hha     Ru     C hha     Dh a     Sh a     Saath     Ru u     Ja     Na     Sh a     Aath     A     Jh a     Pa     Sa     Na     Ae     N ya     Ph a     Ha     S hun     O     Ta     Ba     K h ya         Ou     Th a     Bh a                 3. 1.     I m a g e   P r e P ro ces s i n g   Pr e - p r oc e s s i n g  i s  a n  i m por t a nt  s t e p  d u r i n g  t he  i m a ge  a c qui s i t i o pr oc e s s  i o r de r  t ge t   hi g he r   accu r acy  r e s u l t  b y   m ean s  p r o d u ci n g   n o i s e f r ee i m ag es  as  w el l  as  f r ee  o f  s k ew n es .  I n  t h i s  an al y s i s  s t ep ,   o u r   p re - p r oc e s s i n g   s t e ps  a r e  d on e   by  us i n g di f f e r e nt  pha s e s   l i ke   n oi s e  r e du c t i on,   N or m a l iz a t i on,   s ke w  o r   s l a n t   a dj us t m e nt  a nd s e gm e nt a t i on.  T he  de t a i l s  de s c r i pt i on  of   t he s e  pr e - pr oc e s s i ng s t e ps  a r e  s um m a r i s e d i n t he   f o l l o w i n g   s u b   s e c t i o n s .     3. 2 .     N o i s e   R e duc t i o n   N oi s e   i s   t he   u n w a nt e o ut p ut   c om e s   w i t t he   pi xe l   i nt e ns i t y   va l ue   i t he   s c a nne d oc um e nt   w he r e a s   r e d uc t i o of   n o i s e   i s   t he   pr oc e s s   o f   e l i m i na t ing   s p u r i o us   p o i nt s   d ue   t t he   po o r   s a m pl i ng  r a t e   o f   t he   s c a n ne r .     3. 3 .     N or m al i z at i on   N o r m a l i z a t i o n  i s   t h e p r o ces s   o f  s e p ar at i n g  w h at  d at a w g et  an d  w h at  d at a w e r eq u i r e d .   W e ad o p t   b i n a r i z a t i o n  a s  t h e  i n t e n s i t y  n o r m a l i z a t i o n  i n  t h e   p r e - p r oc e s s i ng  s t e p.  T he we  a dj us t  t he  s i z e  o f  e a c h s a m pl e   a s   8 1 *8 di m e ns i o ns   f o r   s i z e   no r m a l i z a t i on.     3. 4 .     Ske w   o r   Sl a nt   A d ju s tm e n t       S ke w ne s s  i n  t he  im a ge  un de r g oe s  s om e  r ot a t i on  of  s c a nne d i m a ge .  T hi s  i s  ve r y   im por t a nt  t o   e l i m i n a t e  r o t a t i o n  i n  t h e   p r e - p r oc e s s i n g s t e p.  R ot a t i on c a be  e l im i na t e d by  im pl e m e nt ing t he  e l i m i na t i on  o f   d e g r e e   o f   t i l t   a n g l e  a n d   r o t a t i o n  o f   o p p o s i t e   d i r e c t i o n .     3. 5 .     S e gm e n t at i on   S e gm e nt a t i on i s  t he  pr oc e s s  of  s e pa r a t i on  of  t e xt  a n d n on t e xt  a r e a  i n t he  s c a n ne d  ha n d w r i t t e n   doc um e nt .   I t   i s   t he   c ha l l e n gi n pa r t   f or   p r e - p r oc e s s i n t he r e   a r e   2   t y pe s   of   s e gm e nt a t i ons   c a ha ve   i n   t he   p r e - pr oc e s s i ng s t e ps ,   E xt e r na l  s e gm e nt a t i on pe r f or m  s e pa r a t i on  of   pa r a g r a p h,   wo r d s  o r  s e nt e nc e   f r om  s c a nne d   d o c u m en t s   w h er eas   i n t e r n al   s eg m en t at i o n   i s   t h p r o ces s   o f   s ep ar at i o n   c h a r act er   f r o m   each   w o r d .       3. 6 .     F e at u r e   E xt r ac t i on   F eat u r e e x t r act i o n  t ec h n i q u es   ar e u s e d  t o  ev a l u at e t h e u n i q u en es s   o f  eac h  c h ar act er  i m ag e  b y  w h i c h   t h ey  d i f f e r s  f r o m   t h e r es t  ch ar act er  i m ag es .  I n  t h i s  s ect i o n  w e h av e i m p l em en t ed  a u n i q u e al g o r i t h m  f o r   ev al u at i o n  o f  f eat u r e v ect o r  b y  co n s i d e r i n g  t h e m ean   d i s t an ce o f  r o w ,  m e an  an g l e o f  r o w ,  m ean  d i s t a n ce o f   c ol um n a n d m e a n a ngl e   of  c ol um n f r om  c e nt r e   of  t he  i m a ge  t o m i dpoi nt  of  t he  s y m m e tr i c  a xi s  r e s pe c t i ve l y .   A l l  t h o p er at i o n s   w er e  p e r f o r m ed  o v e r  s k el et o n i zed  i m ag e o f   h an d w r i t t en  c h ar act e r s .  O u r  f eat u r e  e x t r a c t i o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ A A S     I S S N 225 2 - 88 14     A n g u l a r   S y m m e t r i c   A x i s   Co n s t e l l a t i o n   M o d e l   f o r   O f f - l i ne   O di H an dw r i t t e n . . .   ( P y ar M oha J e na )   2 69   im pl e m e nt a t i o i s   m a i nl y   f oc us e s   o f i ve   u n i que   s t e ps ,   a nd   t hi s   i s   c o ns i de r e d   a s   t he   ke y   f e a t ur e   va l ue s   of   o u r   pr o pos e s y s t e m .   T he   de t a i l s   of   t he   f i ve   s t e p s   a r e   de s c r i be d   a s   f ol l o w s :   1.   T hi s   uni que  t e c hni que  e xt r a c t e d t he   f e a t u r e  of  i m a ge  a c c or di ng   t bi na r y  im a ge  p oi nt   p a s s i ng  t hr o ug h   th e  a ng le  of   4 ,   13 ,   180 ° ,   22 ,   2 70° ,   315 ° ,   3 6 0 °  r es p ect i v el y   f r o m  t h e cen t r e o f  t h e i m a g r ep r es e n t ed   i n  F i g ur e   3 .   2.   E xt r a c t  t he  p o i nt  pos i t i o ns  o f  t he  s a m pl e  im a ge  ha vi ng  pa s s e s  t h r o u gh  t he s e  a ngl e s   r ep r es e n t ed  i n   F i g ur e   4 .   3.   P l ot t i ng  a l l   t he   poi nt s   c r e a t e   a   uni que   p ol y g o s ha pe d   i m a g e   f or   e a c s a m pl e   r ep r es e n t ed  i n   F i g ur e   5 .   4.   F i nd   r ow   s y m m e t r y   a xi s   a n c ol um s y m m e t r y   a xi s   ba s e d   o F igur e   6   &   9   r es p ect i v el y .   5.   E s t i m at m ean   an g l an d   d i s t an ce  o f   b o t h   the   s ym m e tr a x is   b a s e d   o F igu r e   &   11   r e s p e c tiv e ly.   F or   t he   a bo ve   a l l   e m pi r i c a c a l c ul a t i on  o f   o ur   i m pl e m e nt a ti on  m e t hodol o gy ,   w e   ha ve   de ve l o pe t w a l g o r i t h m s   w hi c we r e   de pi c t e i n   Al go r i t h m   I   a nd  Al g or i t hm   I I   r es p ect i v el y .                     T he  p r o p os e c ha r a c t e r  r e c o gni t i o n m e t ho d a r e  di vi de d t he  im a ge s  i nt o t w o pa r t s  o f  o pe r a t i o n a n d   t he  f i r s t  pa r t  o pe r a t i o n i nc l u d e d a  c ho r d t ha t  i s  dr a w n f r om  e a c h bo u nda r y  pi xe l  t o s t r a i ght  o f  b ou n da r y  pi xe l   i n  r o w  w i s e a n d  t h e s eco n d  p ar t  co n s i s t i n g  a ch o r d t ha t  i s  dr a w n f r o m  e a c h bo un d a r y  t o s t r a i g ht  of  i t s   bo u nda r y   pi xe l s   i c ol um w i s e   a nd  t he   c om pl e t e   de s c r i pt i on  of   t he s e   t w s t e ps   a r e   di s c us s e i A l go r i t hm   1   a nd  A l g or i t hm  2 r e s p e c t i ve l y .  F o r  N n o o f   bo u nda r y  pi xe l  a nd K  n o of   b ou n da r i e s ;  t he   num be r  o f  a v a i l a b l e   c or i s   ( N/ 2) * k   i r o w   w i s e   a nd   c ol um w i s e .   H o we ve r ,   w e   di s c a r d   t h os e   b ou n da r y   c h or ds   w hi c ha vi n l e s s   t ha 3 pi xe l s  i n t ha t  c o r d s .  T he  r e m a i ni ng c or d i s  c a l l e d r o w  c h or ds  a nd c ol um n c ho r d s   be c a u s e  t he s e   c ho r ds   ar e p r e s en t  i n  t h e s am e  r o w   an d   s am e co l u m n .  T h es e ch o r d s  ar p ar al l e l  p r es en t  i n  r o w  ch o r d s ,   w h i ch  i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S SN 2 252 - 88 14   I   JA A S     V o l .   7 ,   N o .   3 ,   S e pt e m be r   20 1 8 :     26   2 72   2 70   p r e s e n te d in  F i g ur e   6 a n d t he   c or d a r e   ve r t i c a l l y  pr e s e nt   i c ol um n c h or ds  p r e s e nt e d i F i g ur e   9   r es p ect i v el y .   I n  o ur  s ub s e q u e nt  s t e p   we   ha ve   gr o up  t he  r ow  c h o r ds  a nd  c ol um n c ho r d s ,  i n   or d e r  to f in d s ym m e tr a x is   f r om  pa r a l l e l  r ow  c h o r ds  a nd  ve r t i c a l l y  c ol u m n c hor ds .  T h e  m i dpoi nt   of  t he   pa r a l l e l  r o w  c h or ds  a n ve r t i c a c ol um n c h or ds  c o ul ge ne r a t e  a  n um be r  o f   r o w  s y m m e t r y  a xe s  a s  w e l l  a s  c ol um n s y m m e t r y  ax es  w h i ch  ar e   pr e s e nt e i F i g ur e   a n F i g u re   10  r e s pe c t i ve l y .   I o r de r   t f i n t he   a c c u r a t e   s ym m e t r y   a xe s   t r e p r e s e nt   t he   pe r c e pt ua l   pa r t s ,   w e   p r op os e   m i dpoi nt   c r i t e r i a   of   t he   r e s pe c t i ve   c h or ds   t be   ve r i f i e i t he   f ol l o wi n m e t ho d .     M i dp oi nt   of   r o w   c ho r ds =   Y r X r 2   Wh e re   r= ( 1 , 2 , 3 , . . . . n N o   o b o u n d a ri e s     Y = Y   p oi nt   of   r   t h   r ow   bo und a r y po in   X = X   p oi nt   of   r   t r o b ou n da r y   p oi nt   M i dp oi nt   of   c o l um c ho r ds =   Y c X c 2   Wh e re   c = (1 , 2 , 3 , . . . . n N o   o b o u n d a ri e s     Y c   = Y   p oi nt   of   c   t h   c ol um b ou n da r y   p oi nt                   X c   = X   p oi nt   of   c   t h   c ol um b ou n da r y   p oi nt     A f t e r  s uc c e s s f ul l y  a na l y s e d of  a bo ve  i m ple m e nt a t i on m o de l ,  we   ha ve  o bt a i ne d t he  f i n a l  s e t  of   r o w   a nd  c ol um n s ym m e t r y  a xi s .  T he n w e  ha v e  de ve l o pe d t he  c ons t e l l a t i o n m ode l  a c c o r di n g t o t he i r   r e l a t i ve   s y m m e t r i c  a x i s  p i x e l  p o s i t i o n  a n d   m i dpoi n t  pi xe l  a n gl e  f r om  c e nt r e  of  t he  i m a ge .  T hi s  c ons t e l l a t i on  m ode l   g en e r at es   t w o   s et   o f   p a r am et e r   f o r   each   r o w   s y m m e t r y   ax i s   an d   c o l u m n   s y m m e t r y   ax i s .   W h e r o n p ar a m et er   s ho w m e a n va l ue  o f  r e l a t i ve   di s t a nc e   of  e ve r y  s ym m e t r y  a xi s  pi xe l  p os i t i on t o c e nt r e  o f  t he  i m a ge  a nd  ot he r   p ar am et er   s h o w s   t h a n g l b et w een   t h m i d p o i n t s   o f   t h s y m m et r y   ax i s   t o   t h ce n t r o f   t h i m ag e.   T h e r eaf t e r   w e f o u n d  f o u r  p ar am et er  o f  each  i m ag e h av i n g  t w o   p ar a m et er  each  f o r  r o w  s y m m e t r y  ax i s  an d  co l u m n   s ym m e t r y   a xi s   pr e s e nt e in   F i g ur e   a n F i g u re   1 1   r es p ect i v el y .                   F ig ur e   2 .   S am p l i m a g e   F i g u r 3 .   S k el et o n i zed   i m ag es   F ig ur e   4.   A n gl e   P i xe l   poi nt   e x t r a c t i o n                           F i g u r e   5 .   P l o t t i n g   pi xe l   p oi nt   F ig ur e   6 .   R ow   s y m m e t r y   a x i s   F i gu r e  7.   M i dp oi nt  of   ro w   s y m m e t r y   a x i s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ A A S     I S S N 225 2 - 88 14     A n g u l a r   S y m m e t r i c   A x i s   Co n s t e l l a t i o n   M o d e l   f o r   O f f - l i ne   O di H an dw r i t t e n . . .   ( P y ar M oha J e na )   2 71               F i gu r e   8.   A n gl e   a n d i s t an ce  f r o m   cen t r e   F i gu r e  9.   C ol u m s y m m e t r y   a x i s   F ig ur e   10 .   Midp o i n of   c ol um t o   m i dpoi nt   i r o w  s y m m e t r y                       F ig ur e   11 .   A n gle   a n di s t a nc e   f r om   c e nt r e   t o   m i dpoi nt   i n   c o l um s ym m e t r y   a xi s       3. 7 .     C l a s s i f i c a t i o n   C l a s s i f i c a t i on i s  one  o f  t he  im por t a nt  p ha s e s  o f  a ny  r e c o gni t i o m ode l .  Ac c or di n g t o o u r   im pl e m e nt a t i o n m ode l  w e  h a ve  a do pt e d  a   t w wa y  s t r a t e gy  f or  r e c o gni t i on.  I n t hi s  r e g a r d  w e  ha ve  c hos e n   t w o   w e l l  l i k e d  c l a s s i f i e r  n a m e l y  s u p p o r t   ve c t or  m a c hi ne  ( S V M )   [ 24]  a n d r a n dom  f or e s t  t r e e  ( R F T )  [ 25]   f o r   r eco g n i t i o n   o f   h an d w r i t t en   c h ar act er s .   A f t er   ev al u at i n g   t h e   d es i r e d   k ey   f ea t u r v al u es   w p r o ces s   t h es v ect o r   t o  cl as s i f i er  s ep ar at el y  an d  n o t e d  d o w n   t h e o v er al l  r e co g n i t i o n  acc u r acy .   W h av e   f i r s t  e va l ua t e d t he   S V M  [ 1 6 ]  c l a s s i f i e r s  w h i c h  a r e  m u l t i - cl as s  cl as s i f i er  an d  s u p e r v i s ed  o n e.  S eco n d l y  r an d o m  f o r es t  t r e e [ 2 5 ]   w hi c h i s  w or ba s e d o n t he  i d e a  of   ba g gi n a nd  r a n d om  s e l e c t i on o f  f e a t u r e s .   A l l  t he  pe r f o r m a nc e  wa s  l i s t e d   de pe n di n up o t he   v al u o f   t h m ean   s q u ar er r o r .   A n d   t el l s   ab o u t   w h i ch   cl as s i f i er   i s   t h e   b es t   o n e.       4.   R E S U L T   A N D   DI S CU S S I O N   A l l  t he  i m pl e m e nt a t i on  of   ou r   pr o po s e d  m e t hod   w e r e  c a r r i e o ut  w i t h  t he  s y s t e m  ha vi n g   s p e c i f i c a t i o n  w i t h  w i n d o w s   8 ,  6 4   b i t  o p e r a t i n g  s y s t e m ,  a n d  I n t e l   (R ) i 7     47 7 0 C P U   @   3. 40  G Hz ,  a nd  a l l  t he   s im ul a t i on i s  done  t h r ou g h m a t l a b14  ( a )   ove r  a  s t a nda r da t a ba s e .  A s   pe r   s t a nda r D a t a b a s e  c ont a i ni ng  2 0 0   s am p l es  f r o m   each  o f  t h e 4 7  cat eg o r i es   n a m ed  as  N I T  R o u r k el a O d i d at ab as e a n d   co n s i d er i n g   n u m er i c   d at ab as f r om   I S I  K ol ka t a  ha vi n g 1 6 s a m ple s  f r om  e a c h of  t he  1 0 c a t e go r i s e d .  Af t e r  ge t t i ng t he  f ou r  ke y   f eat u r v ect o r   v al u es   f r o m  e ach  d at a b as e a s   m ean  d i s t an ce o f   r o w ,  m ean  an g l e o f  r o w ,  m ean  d i s t an ce o f   c ol um n a nd m e a n a n gl e  o f  c ol um n f r om  c e nt r e  o f  t he  i m a ge  t o   m i d p o i n t  o f  t h e  s y m m e t r i c  a x i s  f r o m  e a c h   i m ag e.  H en ce t o t al  s i ze o f  i n p u t  f o r   O d i a c h a r act er  b e co m es  4 * 9 4 0 0  a n d   n u m er i c ch ar act er  b ec o m es  4 * 9 4 0 0   a nd m a ke s  t he s e  a s  i np ut  t w e l l  de f i ne d c l a s s i f i e r  s uc h a s  S V M  a n r a nd om  f or e s t  a nd a l s o pe r f o r m e d t he   v a l i d a t i o n by  i m pl e m e nt i ng 1 0 f ol d - c r os s   v a l i da t i ons  t o  t he  s y s t e m .   C ons e q ue nt l y  a ll  t he  o bs e r va t i on  w a s   c o u n t e d  t o  c e r t a i n  a s  7 5 ,   2 5  r a t i o  a s  t r a i n i n g  a n d  t e s t i n g .  A t  f i r s t  S V M  c l a s s i f i e r  i s  i m p l e m e n t e d  f o l l o w e d  u p   b y   r an d o m   f o r es t   cl as s i f i er .   W h a v al s o   m a de   a   c om pa r i s on  a na l y s e s   a m ong  t he s e   t w c l a s s i f i e r s ,   a nd  l i s t e 9 3 . 6 as   t h r eco g n i t i o n   r at e   f o r   S V M   a n d   9 8 . 2 f o r   t h r an d o m   f o r es t   f o r   N I T   O d i ch ar act er ,   s i m i l ar l y   f o r   I S I   num e r i c  c ha r a c t e r  t he   r e c og ni t i on  r a t e  f or   bot h S V M  a nd  r a n d om  f or e s t  a s  88 . 9 1%   a nd 96 . 3 %   r es p ect i v el y .         5.   C O N CL US I O N   I n t hi s  pa pe r ,   w e  ha ve   pr e s e nt e d a n a ng ul a r  s y m m e t r i c   c on s t e l l a t i on t e c hni que   f or   of f l i ne  O di a   c ha r a c t e r s  r e c og ni t i on .  T hi s  s y s t e m  us e s  r ow  a n d c ol um n s y m m e t r i c  a xi s  f or   ge ne r a t i ng  f o ur  ke y   f e a t ur e   v ect o r  v al u es  f r o m  each  d at a b as e as  m ean  d i s t an ce o f  r o w ,   m ean  an g l e o f  r o w ,  m ean  d i s t an ce o f  co l u m n  an d   m e a n a n gl e   of  c ol um n f r om   c e nt r e   o f  t he  i m a ge  t o m i dp oi nt   of  t he  s y m m e t r i c  a xi s   f r om  e a c h i m a ge .   F o r   c l a s s i f i c a t i on pu r pos e ,  S V M  a nd R F  m ode l  i s  us e d.  A n e x pe r i m e nt a l  r e s ul t  f r om  t hi s  r e s e a r c gi ve s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S SN 2 252 - 88 14   I   JA A S     V o l .   7 ,   N o .   3 ,   S e pt e m be r   20 1 8 :     26   2 72   2 72   s a t i s f a c t o r y  r e c og ni t i on  r e s ul t  ove r  t he  s t a n da r d da t a s e t ,   b ut  s t i l l  t he  de v e l opm e nt  i s  i n i t s  i nf a nc y .  F ur t he r ,   o t h e r   t ech n i q u es   ar t o   b e x p l o r ed   f o r   b et t er   r ec o g n i t i o n   accu r acy .           R EF ER E N C ES   [1]   H . S w et h al ak s h m i , e t  a l . O nl i ne  ha ndw ri t t e n   c ha ra c t e r re c ogn i t i on of  de v a na ga ri   a nd t e l ugu  c ha ra c t e rs  us i ng   s upport  ve c t or m a c hi n e s ,   2006   I nt e r nat i onal  Wo r k s hop on F r ont i e r s  i n H andwr i t i ng R e c ogni t i on.   2006.   [2]   U . P al , e t  a l . A  s y s t e m  for  off - l i n e O r i y a  h an d w r i t t en  ch ar act er  r e co gni t i o n us i ng c urva t u re  fe a t ure ,   200 7   i nt e r nat i ona l   c o nf e r e nc e  on  i nf o r m at i on t e c hnol ogy ,  Ind i a,   pp.  2 27 - 229 ,  2007 .   [3]   V .  K .  G ovi nda n,  a nd A .  P .   S hi va pra s a d,  “ Cha ra c t e r re c ogni t i on a  re vi e w ,   P at t e r n R e c ogni t i on,   vo l .  23,  pp.  671 - 683,  1990 .   [4]   J.  Ma n t a s,  “ An   o v e rvi e w  of c ha ra c t e r re c ogn i t i o n m e t hodol ogi e s ,   P at t e r n R e c o gni t i on,   vol .  19,  pp.   425 - 430 1986 .   [5]   U .  P a l  a nd B .  B .   Cha udhuri ,    Indi a n s c ri pt  c ha r a c t e r re c ogn i t i on :  a  s urve y ,   P at t e r n R e c ogni t i on,   v ol .  37,  pp.  1887 - 1899,  2004 .   [6]   R.  P l a m ondon S . N . S r i h ar i , “ O n - L i ne  a nd of f - l i ne  h a ndw ri t t e n re c ogn i t i on :   A  c om pre he ns i ve  s urve y ,   I E EE  T r ans  on P A MI,   vol . 22,  pp. 62 - 84 ,  2000 .   [7]   N .  A ri c a   a nd  F .  V ura l ,   '' A O ve rvi e w  of C ha ra c t e r R e c ogn i t i on F oc us e d o n O ff - L i ne  H a n dw ri t i ng, ''   I E EE  T r ans ac t i ons   on Sy s t e m  Man  Cy b e r ne t i c s - P ar t  C:   A ppl i c a t i ons  and  R e v i e ws ,   vol . 31,  pp.  216 - 233,  20 01.   [8]   L .  M .  L ori go a nd V .  G ovi nda ra j u,   '' O ffl i n e  A ra bi c  H a ndw ri t i n g Re c ogni t i on :  A  S urve y , ''  IE E E  T ra ns a c t i ons  on   P a t t e rn  A na l y s i s  a nd M a c hi n e  In t e l l i g e nc e ,  vol .  2 2,  pp .  712 - 724 ,  2006 .   [9]   G .  N a g y ,   '' Chi n e s e  Cha ra c t e r R e c ogni t i on ,  A  t w e nt y  f i ve   y e a rs  re t ros pe c t i ve , ''   199 IE E E  i nt e r nat i onal   c onf e r e nc e   on pat t e r n r e c og ni t i on,   It a l y ,  pp . 109 - 114 ,  1988 .   [10]   A .  K .  J a i n a nd T .  T a x t ,   '' F e a t ur e  E xt ra c t i on M e t hods  for Cha ra c t e r Re c ogni t i on - A  S urve y ,   P a t t e r n R e c ogn i t i on ,   vol .  29 ,  pp .  641 - 662,  1996 .   [11]   ht t p: / / w w w . odi s ha m us e um . ni c . i n/ ? q= d e pt / m a nu s c ri pt s   [12]   P .  P a t t n a i k ,  “ P re s e nt a t i on  on d i gi t i z a t i on  of O di a   books   i n  U t ka l  U ni ve rs i t y   (21  F e brua r y  2014) .   [13]   B.  B.  Cha udhur i , e t  a l . A ut o m a t i c  r e c ogni t i on  of  pri nt e d O ri y a  s c ri pt ,   Sadhana ,   vol .  27 ,  pp .  23 - 3 4,  2002 .   [14]   M .  O ba i dul l a h , e t   a l . S t ruc t ura l  fe a t ure  b a s e d  a pproa c h or s c r i pt  i de n t i fi c a t i on  from  pri nt e d i n di a n doc um e nt ,   2014   IE E E   i nt e r nat i onal   c onf e r e nc e  on  s i gnal  pr oc e s s i ng and  i nt e gr at e d n e t wor k s ,  Indi a ,   pp .  120 - 124 ,  2014 .   [15]   T . W ak ab a y as h i , e t  a l . “F - ra t i o ba s e d w e i ght e fe a t ur e  e xt r a c t i o n for s i m i l a r s ha pe  c h a ra c t e r re c ogni t i on ,   200 9   IE E E  i nt e r nat i o nal  c on f e r e nc e  o n doc um e nt  anal y s i s  and r e c ogni t i on,  Spai n ,   pp .  196 - 200 ,  2009 .   [16]   K .  R oy , e t  a l . O ri y a  ha ndw ri t t e n num e ra l  re c ogni t i on s y s t e m ,   2005   IE E E  8 t h i nt e r nat i onal  c onf e r e n c e  on  doc um e nt  ana l y s i s  and r e c ogn i t i o n,  Sout h  Kor e a,   pp.  770 - 774 ,  20 05 .   [17]   T .  K .  Bhow m i k , e t  a l . “A n  H M M  ba s e d re c ogni t i on s c he m e   for ha ndw ri t t e n  O ri y a  num e ra l s ,   2006    I E E E   i nt e r nat i ona l   c o nf e r e nc e  on  i nf o r m at i on t e c hnol ogy ,  Ind i a,    p p.  10 5 - 110 ,  2006 .   [18]   K.  S .  Da sh , e t   a l . A  hy bri d f e a t ur e  a nd di s c r i m i na nt  c l a s s i fi e r for hi gh a c c ur a c y  O di a  ha nd w ri t t e n num e r a l   re c ogni t i on,   20 14 IE E E   t e c hn i c al  s y m pos i um ,   M al ay s i a,   pp.  531 - 535 ,    2014 .   [19]   K.  S .  Da sh , e t  a l . , ,  “N o n - re dunda nt  S t oc kw e l l  t r a ns form  ba s e d fe a t ure  e x t ra c t i on  for ha ndw ri t t e n di gi t   re c ogni t i on ,   2014   IE E E  s i gn al  pr oc e s s i ng an d c om m uni c at i o n,  Indi a ,   p p.  1 - 4 ,  2014 .   [20]   T .  K.  Mi sh r a , e t  a l . A  c om pa ra t i ve   a na l y s i s  of  i m a ge  t ra ns form a t i ons  for ha n dw ri t t e n  O di a   num e ra l  r e c ogni t i on ,   2013  IE E E   i nt e r nat i onal  c on f e r e nc e  on adv an c e s  i n c om put i ng ,  c om m uni c at i ons  and i nf or m at i c s ,  Indi a,   pp.  790 793 ,  2013   [21]   B.  M a j hi , e t   a l . E ffi c i e nt  re c o gni t i on of O di y a  num e ra l s  us i ng l ow  c om pl e xi t y  n eu r al  cl as s i f i er , ”  2011  I E E E   i nt e r nat i ona l   c o nf e r e nc e  on  e n e r gy ,  au t om at i on ,   and s i gnal ,  Indi a ,   p p.  1 - 4 ,  2011   [22]   S .  Cha nda , e t  a l . , ,  “ T e xt  i nde pe n de nt  w ri t e i de nt i fi c a t i on for O ri y a  s c r i pt ,   2012   IE E E  i n t e r nat i o nal   w orks hop   o d o c u me n t  a n a l y s i s sy st e ms,   A u st ra l i a ,   pp.  369 - 3 73 ,  2012 .   [23]   K.  S .  Da sh , e t  a l . BE S A C:  Bi na r y   E xt e rna l  S ym m e t ry  A xi s  Co ns t e l l a t i on for u nc ons t ra i n e d ha n dw ri t t e c ha ra c t e r   re c ogni t i on,   P a t t er n  R eco g n i t i o n   L et t er s ,   vol .  38 ,  pp .  413 - 422 ,   2 016.      [24]   B .  Xu   ,  e a l. A n i m prove d   r a nd om  fore s t  c l a s s i f i e r for  i m a ge  c l a s s i fi c a t i on ,   201 2   IE E E  In t e r nat i onal  Conf e r e nc e   on    Inf or m at i on  and  A ut om at i on ,   Chi na ,  pp .  795 - 800 ,  2012 .   [25]   C.  M i t ra  a nd  A .  K .  P uj a ri ,  “ M i ni ng Int e l l i g e nc e  a nd  K now l e dge  E xp l ora t i o n. E di t or. M i ni ng   Int e l l i ge n c e  a n K now l e dge  E xp l ora t i on ,   2009  S pr i nge r  L e c t ur e   Not e s  i n   Com put e r  Sc i e nc e ,  Indi a ,   pp .  82 - 84 ,  201 3 .   [26]   L .  Br e i m a n,  “ Ra ndom  F ore s t s ,   Mac hi ne  L e ar ni ng,   vol .  45 ,  pp .  5 - 32,  2001 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.