論文の概要: Object Detection Based Handwriting Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14989v1
- Date: Mon, 28 Jun 2021 21:25:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-30 15:29:05.949646
- Title: Object Detection Based Handwriting Localization
- Title（参考訳）: 物体検出に基づく手書き位置推定
- Authors: Yuli Wu, Yucheng Hu, Suting Miao
- Abstract要約: 文書から手書き領域をローカライズするオブジェクト検出手法を提案する。
提案手法は手書き文字認識や署名検証などの他の作業を容易にすることも期待されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6641834518599308
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present an object detection based approach to localize handwritten regions
from documents, which initially aims to enhance the anonymization during the
data transmission. The concatenated fusion of original and preprocessed images
containing both printed texts and handwritten notes or signatures are fed into
the convolutional neural network, where the bounding boxes are learned to
detect the handwriting. Afterwards, the handwritten regions can be processed
(e.g. replaced with redacted signatures) to conceal the personally identifiable
information (PII). This processing pipeline based on the deep learning network
Cascade R-CNN works at 10 fps on a GPU during the inference, which ensures the
enhanced anonymization with minimal computational overheads. Furthermore, the
impressive generalizability has been empirically showcased: the trained model
based on the English-dominant dataset works well on the fictitious unseen
invoices, even in Chinese. The proposed approach is also expected to facilitate
other tasks such as handwriting recognition and signature verification.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,文書から手書き領域をローカライズするためのオブジェクト検出手法を提案する。
結合ボックスを学習して手書きを検出する畳み込みニューラルネットワークに、印刷テキストと手書きメモまたは署名の両方を含む原画像と前処理画像の連結融合を送出する。
その後、手書き領域を処理できる(例えば、)。
個人識別可能な情報(PII)を隠すために、置換された署名(reacted signatures)。
この深層学習ネットワークCascade R-CNNに基づく処理パイプラインは、推論中にGPU上で10fpsで動作する。
さらに、印象的な一般化性は実証的に証明されている。英語支配のデータセットに基づくトレーニングされたモデルは、中国語でも、架空の目に見えない請求書でうまく機能する。
提案手法は,手書き認識やシグネチャ検証などのタスクも行うことが期待されている。
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