論文の概要: One-shot Compositional Data Generation for Low Resource Handwritten Text Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05300v1
• Date: Tue, 11 May 2021 18:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 01:49:27.241707
• Title: One-shot Compositional Data Generation for Low Resource Handwritten Text Recognition
• Title（参考訳）: 低リソース手書きテキスト認識のためのワンショット合成データ生成
• Authors: Mohamed Ali Souibgui, Ali Furkan Biten, Sounak Dey, Alicia Forn\'es, Yousri Kessentini, Lluis Gomez, Dimosthenis Karatzas, Josep Llad\'os
• Abstract要約: 低リソース手書きテキスト認識は、わずかな注釈付きデータと非常に限られた言語情報のために難しい問題です。 本稿では,ベイズプログラム学習に基づくデータ生成手法を用いてこの問題に対処する。 大量の注釈付き画像を必要とする従来型の手法とは対照的に,各記号のサンプルを1つだけ,所望のアルファベットから生成することが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.473427493876422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low resource Handwritten Text Recognition (HTR) is a hard problem due to the scarce annotated data and the very limited linguistic information (dictionaries and language models). This appears, for example, in the case of historical ciphered manuscripts, which are usually written with invented alphabets to hide the content. Thus, in this paper we address this problem through a data generation technique based on Bayesian Program Learning (BPL). Contrary to traditional generation approaches, which require a huge amount of annotated images, our method is able to generate human-like handwriting using only one sample of each symbol from the desired alphabet. After generating symbols, we create synthetic lines to train state-of-the-art HTR architectures in a segmentation free fashion. Quantitative and qualitative analyses were carried out and confirm the effectiveness of the proposed method, achieving competitive results compared to the usage of real annotated data.
• Abstract（参考訳）: 低リソース手書き文字認識(HTR)は、注釈付きデータと非常に限られた言語情報(辞書と言語モデル)のために難しい問題である。 例えば、歴史的に解読された写本は、通常、その内容を隠すために発明されたアルファベットで書かれている。 そこで本稿では,ベイズプログラム学習(BPL)に基づくデータ生成手法を用いてこの問題に対処する。 大量の注釈付き画像を必要とする従来型の手法とは対照的に,各記号のサンプルを1つだけ,所望のアルファベットから生成することが可能である。 シンボルを生成した後、我々は最新のHTRアーキテクチャをセグメンテーションフリーで訓練するための合成ラインを作成します。 定量的・定性的な分析を行い,提案手法の有効性を確認し,実注データと比較し,比較検討を行った。

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