論文の概要: Handwritten Script Identification from Text Lines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07433v1
• Date: Wed, 16 Sep 2020 02:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 23:18:08.719975
• Title: Handwritten Script Identification from Text Lines
• Title（参考訳）: テキスト行からの手書きスクリプト識別
• Authors: Pawan Kumar Singh, Iman Chatterjee, Ram Sarkar, Mita Nasipuri
• Abstract要約: テキスト行レベルで手書き文書からスクリプトを識別する頑健な手法を提案する。 チェインコードヒストグラム(CCH)と離散フーリエ変換(DFT)を用いて抽出した特徴に基づく。 提案手法は、グジャラート、カンナダ、マラヤラム、オリヤ、タミル、テルグ、ウルドゥーの7文字で書かれた800行の手書きのテキストに対して、ローマ文字とともに実験されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.1188690493442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In a multilingual country like India where 12 different official scripts are in use, automatic identification of handwritten script facilitates many important applications such as automatic transcription of multilingual documents, searching for documents on the web/digital archives containing a particular script and for the selection of script specific Optical Character Recognition (OCR) system in a multilingual environment. In this paper, we propose a robust method towards identifying scripts from the handwritten documents at text line-level. The recognition is based upon features extracted using Chain Code Histogram (CCH) and Discrete Fourier Transform (DFT). The proposed method is experimented on 800 handwritten text lines written in seven Indic scripts namely, Gujarati, Kannada, Malayalam, Oriya, Tamil, Telugu, Urdu along with Roman script and yielded an average identification rate of 95.14% using Support Vector Machine (SVM) classifier.
• Abstract（参考訳）: 12の異なる公式スクリプトが使用されているインドのような多言語国では、手書きスクリプトの自動識別は、多言語文書の自動書き起こし、特定のスクリプトを含むウェブ/デジタルアーカイブ上の文書検索、多言語環境におけるスクリプト固有の光学文字認識(OCR)システムの選択など、多くの重要な応用を促進する。 本稿では,テキスト行レベルで手書き文書からスクリプトを識別する堅牢な手法を提案する。 この認識はチェインコードヒストグラム(cch)と離散フーリエ変換(dft)を用いて抽出された特徴に基づいている。 提案手法は, グジャラート, カナダ, マラヤラム, オリヤ, タミル, テルグ, ウルドゥの7文字で書かれた800行の手書きテキストに対して, ローマ文字とともに実験を行い, サポートベクトルマシン(SVM)分類器を用いて平均識別率95.14%を得た。

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