論文の概要: Urdu Handwritten Text Recognition Using ResNet18

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05105v1
• Date: Fri, 19 Feb 2021 17:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 10:51:02.804320
• Title: Urdu Handwritten Text Recognition Using ResNet18
• Title（参考訳）: ResNet18を用いたUrdu手書き文字認識
• Authors: Muhammad Kashif
• Abstract要約: 本研究では,500個の候補による3,12000単語を含むurdu nastaliq hand written dataset (unhd) を用いた手書き文字認識のためのresnet18モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Handwritten text recognition is an active research area in the field of deep learning and artificial intelligence to convert handwritten text into machine-understandable. A lot of work has been done for other languages, especially for English, but work for the Urdu language is very minimal due to the cursive nature of Urdu characters. The need for Urdu HCR systems is increasing because of the advancement of technology. In this paper, we propose a ResNet18 model for handwritten text recognition using Urdu Nastaliq Handwritten Dataset (UNHD) which contains 3,12000 words written by 500 candidates.
• Abstract（参考訳）: 手書きテキスト認識は、ディープラーニングと人工知能の分野で、手書きテキストを機械理解可能なものにするための活発な研究領域である。 他の言語、特に英語では多くの作業が行われてきたが、ウルドゥー語の作業はウルドゥー文字の呪文的な性質のため極小である。 技術の発展により、Urdu HCRシステムの必要性が高まっている。 本稿では,500の候補による3,12000単語を含むurdu nastaliq hand written dataset (unhd) を用いた手書き文字認識のためのresnet18モデルを提案する。

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