論文の概要: End-to-End Approach for Recognition of Historical Digit Strings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13666v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 09:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 18:35:35.965343
• Title: End-to-End Approach for Recognition of Historical Digit Strings
• Title（参考訳）: 履歴桁文字列認識のためのエンドツーエンドアプローチ
• Authors: Mengqiao Zhao, Andre G. Hochuli, Abbas Cheddad
• Abstract要約: ARDISデータセット(4桁長弦)に存在する古代の筆跡の難易度に対処するエンドツーエンドのセグメンテーションフリー深層学習手法を提案する。 VGG-16ディープモデルのわずかな変更により、フレームワークは93.2%の認識率を達成でき、メソッド、セグメンテーション、および融合方法のない実現可能なソリューションであることが示されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0754848504005583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The plethora of digitalised historical document datasets released in recent years has rekindled interest in advancing the field of handwriting pattern recognition. In the same vein, a recently published data set, known as ARDIS, presents handwritten digits manually cropped from 15.000 scanned documents of Swedish church books and exhibiting various handwriting styles. To this end, we propose an end-to-end segmentation-free deep learning approach to handle this challenging ancient handwriting style of dates present in the ARDIS dataset (4-digits long strings). We show that with slight modifications in the VGG-16 deep model, the framework can achieve a recognition rate of 93.2%, resulting in a feasible solution free of heuristic methods, segmentation, and fusion methods. Moreover, the proposed approach outperforms the well-known CRNN method (a model widely applied in handwriting recognition tasks).
• Abstract（参考訳）: 近年、デジタル化された歴史文書データセットが多数登場し、手書き文字認識の分野への興味が再燃している。 同じ流れの中で、ARDISとして知られる最近発表されたデータセットは、スウェーデンの教会書の15万冊のスキャンされた文書から手書きの数字を抽出し、様々な筆跡を提示している。 そこで本研究では,ardisデータセット (4桁長文字列) に存在する日付の,この難解な手書きスタイルを扱うために,エンドツーエンドのセグメントフリーなディープラーニング手法を提案する。 vgg-16深層モデルにわずかな修正を加えることで、93.2%の認識率を達成でき、その結果、ヒューリスティックな方法、セグメンテーション、融合方法のない実現可能な解が得られることを示した。 さらに,提案手法はCRNN法(手書き認識タスクに広く適用されているモデル)よりも優れている。

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