論文の概要: REZCR: A Zero-shot Character Recognition Method via Radical Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05842v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 21:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 15:10:37.689486
• Title: REZCR: A Zero-shot Character Recognition Method via Radical Extraction
• Title（参考訳）: REZCR:ラジカル抽出によるゼロショット文字認識法
• Authors: Xiaolei Diao, Daqian Shi, Hao Tang, Lei Wu, Yanzeng Li, Hao Xu
• Abstract要約: 本稿では,ラディカル抽出,すなわちREZCRによるゼロショット文字認識フレームワークを提案する。 我々は、文字のグラフィカルな単位であるラジカルに関する情報を利用して、正書法に従って文字を分解・再構成する。 結果はKGRに入力され、事前に設計された文字知識グラフで推論してターゲット文字を認識する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.327884004673718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The long-tail effect is a common issue that limits the performance of deep learning models on real-world datasets. Character image dataset development is also affected by such unbalanced data distribution due to differences in character usage frequency. Thus, current character recognition methods are limited when applying to real-world datasets, in particular to the character categories in the tail which are lacking training samples, e.g., uncommon characters, or characters from historical documents. In this paper, we propose a zero-shot character recognition framework via radical extraction, i.e., REZCR, to improve the recognition performance of few-sample character categories, in which we exploit information on radicals, the graphical units of characters, by decomposing and reconstructing characters following orthography. REZCR consists of an attention-based radical information extractor (RIE) and a knowledge graph-based character reasoner (KGR). The RIE aims to recognize candidate radicals and their possible structural relations from character images. The results will be fed into KGR to recognize the target character by reasoning with a pre-designed character knowledge graph. We validate our method on multiple datasets, REZCR shows promising experimental results, especially for few-sample character datasets.
• Abstract（参考訳）: ロングテール効果は、現実世界のデータセットにおけるディープラーニングモデルのパフォーマンスを制限する一般的な問題である。 文字画像データセットの開発は、文字使用頻度の違いによる不均衡なデータ分布にも影響される。 これにより、実世界のデータセット、特にトレーニングサンプルが不足している尾の文字カテゴリ、例えば、稀な文字や歴史文書の文字に適用する場合、現在の文字認識方法が制限される。 本稿では,ラディカル抽出,すなわちrezcrを用いたゼロショット文字認識フレームワークを提案する。 REZCRは、注意に基づく急進情報抽出器(RIE)と知識グラフに基づく文字推論器(KGR)から構成される。 RIEは、文字画像から候補ラジカルとその構造的関係を認識することを目的としている。 結果はKGRに入力され、事前に設計された文字知識グラフで推論してターゲット文字を認識する。 提案手法を複数のデータセット上で検証し,REZCRが有望な実験結果を示す。

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