論文の概要: A new database of Houma Alliance Book ancient handwritten characters and
its baseline algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05993v1
- Date: Wed, 13 Jul 2022 06:56:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-14 12:27:20.018887
- Title: A new database of Houma Alliance Book ancient handwritten characters and
its baseline algorithm
- Title（参考訳）: ホウマアライアンス書「古代手書き文字」の新データベースとそのベースラインアルゴリズム
- Authors: Xiaoyu Yuan and Zhibo Zhang and Yabo Sun and Zekai Xue and Xiuyan Shao
and Xiaohua Huang
- Abstract要約: ホマアライアンスブック(英: Houma Alliance Book)は、中国の山西博物館町にある博物館の国宝の1つである。
本稿では,Huma Alliance Bookの古筆文字の新しいデータベースと,古筆文字認識のための多モーダル融合手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5747263535021885
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Houma Alliance Book is one of the national treasures of the Museum in
Shanxi Museum Town in China. It has great historical significance in
researching ancient history. To date, the research on the Houma Alliance Book
has been staying in the identification of paper documents, which is inefficient
to identify and difficult to display, study and publicize. Therefore, the
digitization of the recognized ancient characters of Houma League can
effectively improve the efficiency of recognizing ancient characters and
provide more reliable technical support and text data. This paper proposes a
new database of Houma Alliance Book ancient handwritten characters and a
multi-modal fusion method to recognize ancient handwritten characters. In the
database, 297 classes and 3,547 samples of Houma Alliance ancient handwritten
characters are collected from the original book collection and by human
imitative writing. Furthermore, the decision-level classifier fusion strategy
is applied to fuse three well-known deep neural network architectures for
ancient handwritten character recognition. Experiments are performed on our new
database. The experimental results first provide the baseline result of the new
database to the research community and then demonstrate the efficiency of our
proposed method.
- Abstract（参考訳）: ホマアライアンスブック(英: Houma Alliance Book)は、中国の山西博物館町の博物館の国宝の一つ。
古代史の研究において重要な歴史を持つ。
これまで、ホウマ同盟書の研究は紙文書の識別に留まっており、表示・研究・公表が困難である。
したがって、ホウマリーグの認識された古代文字のデジタル化は、古代文字認識の効率を効果的に向上させ、より信頼性の高い技術的サポートとテキストデータを提供することができる。
本稿では,Huma Alliance Bookの古筆文字の新しいデータベースと,古筆文字認識のための多モーダル融合手法を提案する。
データベースでは、ホウマ同盟の古筆文字の297クラスと3,547サンプルが、原本集と人間の模倣筆から収集されている。
さらに、決定レベル分類器融合戦略を用いて、古代手書き文字認識のための3つの有名なディープニューラルネットワークアーキテクチャを融合する。
実験は新データベース上で実施した。
実験結果はまず,新しいデータベースのベースラインを研究コミュニティに提供し,提案手法の有効性を実証する。
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