論文の概要: Handwriting Recognition with Novelty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06582v1
• Date: Thu, 13 May 2021 23:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 23:55:34.775518
• Title: Handwriting Recognition with Novelty
• Title（参考訳）: 新規な手書き認識
• Authors: Derek S. Prijatelj (1), Samuel Grieggs (1), Futoshi Yumoto (2), Eric Robertson (2), Walter J. Scheirer (1) ((1) University of Notre Dame, (2) PAR Government)
• Abstract要約: 手書き文書では、ノベルティは書き手、文字属性、属性の書き方、文書全体の外観を変えることができる。 本稿では,手書き認識の領域をノベルティで定式化し,ベースラインエージェントを記述し,ベンチマークデータを用いた評価プロトコルを導入し,最先端の設定実験を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an agent-centric approach to handle novelty in the visual recognition domain of handwriting recognition (HWR). An ideal transcription agent would rival or surpass human perception, being able to recognize known and new characters in an image, and detect any stylistic changes that may occur within or across documents. A key confound is the presence of novelty, which has continued to stymie even the best machine learning-based algorithms for these tasks. In handwritten documents, novelty can be a change in writer, character attributes, writing attributes, or overall document appearance, among other things. Instead of looking at each aspect independently, we suggest that an integrated agent that can process known characters and novelties simultaneously is a better strategy. This paper formalizes the domain of handwriting recognition with novelty, describes a baseline agent, introduces an evaluation protocol with benchmark data, and provides experimentation to set the state-of-the-art. Results show feasibility for the agent-centric approach, but more work is needed to approach human-levels of reading ability, giving the HWR community a formal basis to build upon as they solve this challenging problem.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,手書き文字認識(HWR)の視覚認識領域における新規性を扱うエージェント中心のアプローチを提案する。 理想的な転写剤は、人間の知覚に匹敵し、画像中の既知の文字や新しい文字を認識でき、文書内または文書間で起こるスタイリスティックな変化を検出できる。 鍵となるのは、ノベルティの存在であり、これらのタスクに最適な機械学習ベースのアルゴリズムでさえもスタイリングを続けている。 手書きの文書では、新規性は、ライター、文字属性、書き込み属性、あるいはドキュメント全体の外観の変更である。 それぞれの側面を独立して見るのではなく、既知の文字と新規性を同時に処理できる統合エージェントがより良い戦略であると提案する。 本稿では,手書き認識の領域をノベルティで定式化し,ベースラインエージェントを記述し,ベンチマークデータを用いた評価プロトコルを導入し,最先端の設定実験を提供する。 結果はエージェント中心のアプローチが実現可能であることを示しているが、読解能力の人間レベルへのアプローチにはより多くの作業が必要であり、hwrコミュニティがこの困難な問題を解決するための正式な基礎を与えている。

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