論文の概要: A Survey of Historical Document Image Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08504v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 09:56:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 23:56:53.981553
• Title: A Survey of Historical Document Image Datasets
• Title（参考訳）: 歴史的文書画像データセットの調査
• Authors: Konstantina Nikolaidou, Mathias Seuret, Hamam Mokayed, Marcus Liwicki
• Abstract要約: 本稿では,文書画像解析のための画像データセットの体系的な文献レビューを行う。 手書きの写本や初期の版画などの史料に焦点が当てられている。 歴史的文書分析のための適切なデータセットを見つけることは、異なる機械学習アルゴリズムを用いた研究を促進するための重要な前提条件である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8707038627097226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a systematic literature review of image datasets for document image analysis, focusing on historical documents, such as handwritten manuscripts and early prints. Finding appropriate datasets for historical document analysis is a crucial prerequisite to facilitate research using different machine learning algorithms. However, because of the very large variety of the actual data (e.g., scripts, tasks, dates, support systems, and amount of deterioration), the different formats for data and label representation, and the different evaluation processes and benchmarks, finding appropriate datasets is a difficult task. This work fills this gap, presenting a meta-study on existing datasets. After a systematic selection process (according to PRISMA guidelines), we select 56 studies that are chosen based on different factors, such as the year of publication, number of methods implemented in the article, reliability of the chosen algorithms, dataset size, and journal outlet. We summarize each study by assigning it to one of three pre-defined tasks: document classification, layout structure, or semantic analysis. We present the statistics, document type, language, tasks, input visual aspects, and ground truth information for every dataset. In addition, we provide the benchmark tasks and results from these papers or recent competitions. We further discuss gaps and challenges in this domain. We advocate for providing conversion tools to common formats (e.g., COCO format for computer vision tasks) and always providing a set of evaluation metrics, instead of just one, to make results comparable across studies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文書画像解析のための画像データセットの体系的な文献レビューを行い,手書き原稿や初期印刷などの歴史的文書に注目した。 歴史的文書分析に適切なデータセットを見つけることは、異なる機械学習アルゴリズムを用いた研究を容易にするための重要な前提条件である。 しかし、実際のデータ(スクリプト、タスク、日付、サポートシステム、劣化量など)が非常に多様であるため、データとラベル表現の異なるフォーマット、そして異なる評価プロセスとベンチマークのため、適切なデータセットを見つけることは難しい作業である。 この作業はこのギャップを埋め、既存のデータセットにメタスタディを提供する。 体系的な選択プロセス(prismaガイドラインによる)の後、出版年、記事に実装されたメソッドの数、選択されたアルゴリズムの信頼性、データセットサイズ、ジャーナルアウトレットなど、さまざまな要因に基づいて選択された56の研究を選択します。 各研究は、文書分類、レイアウト構造、意味分析の3つのタスクのうちの1つに割り当てることで要約する。 我々は、各データセットの統計、文書タイプ、言語、タスク、入力視覚的側面、および根拠真理情報を提示する。 さらに、これらの論文や最近のコンペティションのベンチマークタスクや結果も提供します。 この領域におけるギャップと課題をさらに議論する。 私たちは、共通のフォーマット(例えば、コンピュータビジョンタスクのCOCOフォーマット)への変換ツールの提供を提唱し、研究に匹敵する結果を得るために、単に1つではなく一連の評価指標を提供しています。

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