論文の概要: A Comprehensive Handwritten Paragraph Text Recognition System:
LexiconNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11018v3
- Date: Wed, 5 Jul 2023 06:08:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 00:23:48.542246
- Title: A Comprehensive Handwritten Paragraph Text Recognition System:
LexiconNet
- Title（参考訳）: 総合的手書きパラグラフテキスト認識システム:LexiconNet
- Authors: Lalita Kumari, Sukhdeep Singh, Vaibhav Varish Singh Rathore and Anuj
Sharma
- Abstract要約: 我々は,手書き文字認識の文献から,最先端の2つの手法を用いた効率的な手順を提示した。
アテンションモジュールは内部の行セグメンテーションに責任を持ち、結果としてページを行単位で処理する。
復号化ステップでは、時間的分類に基づく単語ビーム検索デコーダを後処理ステップとして追加した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9097549127191473
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we have presented an efficient procedure using two
state-of-the-art approaches from the literature of handwritten text recognition
as Vertical Attention Network and Word Beam Search. The attention module is
responsible for internal line segmentation that consequently processes a page
in a line-by-line manner. At the decoding step, we have added a connectionist
temporal classification-based word beam search decoder as a post-processing
step. In this study, an end-to-end paragraph recognition system is presented
with a lexicon decoder as a post-processing step. Our procedure reports
state-of-the-art results on standard datasets. The reported character error
rate is 3.24% on the IAM dataset with 27.19% improvement, 1.13% on RIMES with
40.83% improvement and 2.43% on the READ-16 dataset with 32.31% improvement
from existing literature and the word error rate is 8.29% on IAM dataset with
43.02% improvement, 2.94% on RIMES dataset with 56.25% improvement and 7.35% on
READ-2016 dataset with 47.27% improvement from the existing results. The
character error rate and word error rate reported in this work surpass the
results reported in the literature.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,2つの最先端手法を用いて,垂直注意ネットワークとワードビームサーチを用いた手書きテキスト認識手法を提案する。
アテンションモジュールは内部ラインセグメンテーションに責任を持ち、結果としてページをラインバイラインで処理する。
復号化ステップでは、時間的分類に基づく単語ビーム検索デコーダを後処理ステップとして追加した。
本研究では,レキシコンデコーダを後処理としてエンドツーエンドの段落認識システムを提案する。
本手順では,標準データセットについて最新結果を報告する。
IAMデータセットは27.19%改善、1.13%がRIMESで40.83%改善、2.43%がREAD-16データセットで32.31%改善、43.02%改善、2.94%がRIMESデータセットで56.25%改善、7.35%がREAD-2016データセットで47.27%改善。
本研究で報告された文字誤り率と単語誤り率は,文献で報告された結果を上回った。
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