In dieser Arbeit werden zunachst ein auf kontinuierlichen Hidden-Markov-Modellen (HMM) basierendes System sowie ein auf diskreten HMM basierendes System zur Online-Erkennung von Whiteboard-Notizen entwickelt und anschliessend drei Ansatze zur Verbesserung der Erkennungsleistung dieser Systeme beschrieben. Es erfolgt eine Selektion der fur die Handschrifterkennung am Whiteboard relevanten Merkmale. Die Ergebnisse zeigen, dass der binarwertige Stiftdruck im diskreten Fall nicht adaquat modellierbar ist, weswegen geeignete Verfahren zur verlustfreien Modellierung des Druckmerkmals entwickelt werden. Die Schriftlinien innerhalb einer am Whiteboard geschriebenen Textzeile weisen starke Verzerrungen auf. Deshalb wird ein neuartiges Verfahren zur Schatzung des Verlaufs der Schriftlinien vorgestellt und eine Reihe von Moglichkeiten beschrieben, wie mithilfe der Kenntnis uber den Verlauf der Schriftlinien die Leistungsfahigkeit sowohl des kontinuierlichen als auch des diskreten Erkennungssystems verbessert werden kann."

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