論文の概要: uTHCD: A New Benchmarking for Tamil Handwritten OCR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07676v1
• Date: Sat, 13 Mar 2021 10:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 13:12:59.949034
• Title: uTHCD: A New Benchmarking for Tamil Handwritten OCR
• Title（参考訳）: uTHCD: タミル手書きOCRの新しいベンチマーク
• Authors: Noushath Shaffi, Faizal Hajamohideen
• Abstract要約: データベースは約91000のサンプルからなり、156のクラスで600近いサンプルがある。 データベースは、オンラインとオフラインの両方のサンプルの統合コレクションである。 また,畳み込みニューラルネットワーク(cnn)のデータベースを用いて,試験データのベースライン精度88%の理想的な実験的な設定を行う。
• 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 character recognition is a challenging research in the field of document image analysis over many decades due to numerous reasons such as large writing styles variation, inherent noise in data, expansive applications it offers, non-availability of benchmark databases etc. There has been considerable work reported in literature about creation of the database for several Indic scripts but the Tamil script is still in its infancy as it has been reported only in one database [5]. In this paper, we present the work done in the creation of an exhaustive and large unconstrained Tamil Handwritten Character Database (uTHCD). Database consists of around 91000 samples with nearly 600 samples in each of 156 classes. The database is a unified collection of both online and offline samples. Offline samples were collected by asking volunteers to write samples on a form inside a specified grid. For online samples, we made the volunteers write in a similar grid using a digital writing pad. The samples collected encompass a vast variety of writing styles, inherent distortions arising from offline scanning process viz stroke discontinuity, variable thickness of stroke, distortion etc. Algorithms which are resilient to such data can be practically deployed for real time applications. The samples were generated from around 650 native Tamil volunteers including school going kids, homemakers, university students and faculty. The isolated character database will be made publicly available as raw images and Hierarchical Data File (HDF) compressed file. With this database, we expect to set a new benchmark in Tamil handwritten character recognition and serve as a launchpad for many avenues in document image analysis domain. Paper also presents an ideal experimental set-up using the database on convolutional neural networks (CNN) with a baseline accuracy of 88% on test data.
• Abstract（参考訳）: 手書き文字認識は文書画像解析の分野で数十年にわたって挑戦的な研究であり、大きな書き込みスタイルの変化、データ固有のノイズ、それが提供する拡張性のあるアプリケーション、ベンチマークデータベースの非使用性など多くの理由がある。 いくつかのIndicスクリプトのデータベース作成に関する文献ではかなりの研究が報告されているが、Tamilスクリプトは1つのデータベースにのみ報告されているため、まだ初期段階にある。 本稿では,完全かつ大規模に制約のないタミル手書き文字データベース(uthcd)の作成作業について述べる。 データベースは約91000のサンプルからなり、156のクラスで600近いサンプルがある。 データベースはオンラインとオフラインの両方のサンプルの統合コレクションである。 オフラインサンプルは、ボランティアに特定のグリッド内のフォームにサンプルを書くように依頼することで収集された。 オンラインサンプルでは、ボランティアにデジタルライティングパッドを使って同様のグリッドを書かせました。 収集されたサンプルには、オフラインスキャンプロセスのビズストローク不連続性、ストロークの変動厚さ、歪みなど、さまざまな書き込みスタイルが含まれている。 このようなデータに耐性のあるアルゴリズムは、リアルタイムアプリケーションに事実上デプロイできる。 サンプルは、学校に行く子供たち、ホームメイカー、大学生、教員を含む約650人のタミル人ボランティアから得られた。 分離された文字データベースは、生画像と階層データファイル(HDF)圧縮ファイルとして公開されます。 このデータベースでは、タミル手書き文字認識の新しいベンチマークを設定し、文書画像解析ドメインの多くの分野のローンチパッドとして機能することを期待する。 また,畳み込みニューラルネットワーク(cnn)のデータベースを用いて,試験データのベースライン精度88%の理想的な実験的な設定を行う。

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