論文の概要: Importance of Textlines in Historical Document Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09575v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 10:37:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 16:20:02.063440
• Title: Importance of Textlines in Historical Document Classification
• Title（参考訳）: 歴史的文書分類におけるテキストの重要性
• Authors: Martin Ki\v{s}\v{s}, Jan Koh\'ut, Karel Bene\v{s}, Michal Hradi\v{s}
• Abstract要約: 本稿では, ブルノ工科大学 ICDAR 2021 歴史文書分類コンペティションシステムについて述べる。 解決されたタスクには、スクリプトとフォントの分類、文書の発端のローカライゼーション、日付付けが含まれる。 我々は,既存のページレイアウト解析エンジンを利用して,パッチレベルとラインレベルのアプローチを組み合わせた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes a system prepared at Brno University of Technology for ICDAR 2021 Competition on Historical Document Classification, experiments leading to its design, and the main findings. The solved tasks include script and font classification, document origin localization, and dating. We combined patch-level and line-level approaches, where the line-level system utilizes an existing, publicly available page layout analysis engine. In both systems, neural networks provide local predictions which are combined into page-level decisions, and the results of both systems are fused using linear or log-linear interpolation. We propose loss functions suitable for weakly supervised classification problem where multiple possible labels are provided, and we propose loss functions suitable for interval regression in the dating task. The line-level system significantly improves results in script and font classification and in the dating task. The full system achieved 98.48 %, 88.84 %, and 79.69 % accuracy in the font, script, and location classification tasks respectively. In the dating task, our system achieved a mean absolute error of 21.91 years.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,brno技術大学(icdar 2021)の歴史的文書分類に関するコンペティション,その設計につながる実験,および主な知見について述べる。 解決されたタスクには、スクリプトとフォントの分類、ドキュメントの起源のローカライズ、デートが含まれる。 我々は,既存のページレイアウト解析エンジンを利用して,パッチレベルとラインレベルのアプローチを組み合わせた。 どちらのシステムでも、ニューラルネットワークはページレベルの決定に結合した局所的な予測を提供し、両システムの結果は線形あるいは対数線形補間を用いて融合される。 本稿では,複数のラベルを付与する弱教師付き分類問題に適した損失関数を提案し,デートタスクにおける間隔回帰に適した損失関数を提案する。 行レベルのシステムは、スクリプトとフォントの分類とデートタスクの結果を大幅に改善する。 全システムはそれぞれ98.48 %、88.84 %、79.69 %の精度を達成した。 デート作業では, 平均絶対誤差は21.91年であった。

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