論文の概要: Automated Transcription for Pre-Modern Japanese Kuzushiji Documents by Random Lines Erasure and Curriculum Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02669v1
• Date: Wed, 6 May 2020 09:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 05:52:21.955640
• Title: Automated Transcription for Pre-Modern Japanese Kuzushiji Documents by Random Lines Erasure and Curriculum Learning
• Title（参考訳）: ランダムラインの消去とカリキュラム学習による近世国師寺文書の自動転写
• Authors: Anh Duc Le
• Abstract要約: 従来の手法のほとんどは、認識プロセスを文字分割と認識に分割していた。 本稿では,従来の人間に触発された認識システムを複数行からクズシジ文書の全ページに拡張する。 トレーニングデータの欠如に対して,テキスト行をランダムに消去し,文書を歪ませるランダムテキスト行消去手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.700873164609009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recognizing the full-page of Japanese historical documents is a challenging problem due to the complex layout/background and difficulty of writing styles, such as cursive and connected characters. Most of the previous methods divided the recognition process into character segmentation and recognition. However, those methods provide only character bounding boxes and classes without text transcription. In this paper, we enlarge our previous humaninspired recognition system from multiple lines to the full-page of Kuzushiji documents. The human-inspired recognition system simulates human eye movement during the reading process. For the lack of training data, we propose a random text line erasure approach that randomly erases text lines and distorts documents. For the convergence problem of the recognition system for fullpage documents, we employ curriculum learning that trains the recognition system step by step from the easy level (several text lines of documents) to the difficult level (full-page documents). We tested the step training approach and random text line erasure approach on the dataset of the Kuzushiji recognition competition on Kaggle. The results of the experiments demonstrate the effectiveness of our proposed approaches. These results are competitive with other participants of the Kuzushiji recognition competition.
• Abstract（参考訳）: 日本の歴史文書のフルページ認識は,複雑なレイアウトや背景,カーソルやコネクテッド・キャラクタといったスタイルが難しいため,難しい課題となっている。 従来の手法のほとんどは、認識過程を文字分割と認識に分割した。 しかし、これらの方法は文字の書き起こしなしに文字境界ボックスやクラスのみを提供する。 本稿では,従来の人為的な認識システムを複数行からクズシジ文書の全ページに拡張する。 人為的な認識システムは、読み上げ過程における人間の目の動きをシミュレートする。 トレーニングデータの欠如に対して,テキスト行をランダムに消去し,文書を歪ませるランダムテキスト行消去手法を提案する。 本報告では,全ページ文書の認識システムの収束問題に対して,簡単なレベル(複数行の文書)から難しいレベル(全ページ文書)まで,認識システムを段階的に訓練するカリキュラムを採用。 ステップトレーニングアプローチとランダムテキストライン消去アプローチを,kaggleにおけるクズシジ認識コンペティションのデータセット上でテストした。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。 これらの結果は、クズシジ認識競技の他の参加者と競合する。

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