論文の概要: Recognizing Handwriting Styles in a Historical Scanned Document Using Unsupervised Fuzzy Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16780v2
• Date: Wed, 28 Jun 2023 21:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 16:52:18.312272
• Title: Recognizing Handwriting Styles in a Historical Scanned Document Using Unsupervised Fuzzy Clustering
• Title（参考訳）: 教師なしファジィクラスタリングを用いた歴史的文書の手書き認識
• Authors: Sriparna Majumdar and Aaron Brick
• Abstract要約: 特異な手書きスタイルは、文字サイズ、ストローク幅、ループ、ダクト、スラットアングル、カーシブリグチュアなど、いくつかの要素のブレンドで異なってくることがある。 隠れマルコフモデル、サポートベクターマシン、半教師付きリカレントニューラルネットワークによるラベル付きデータの研究は、中程度から高い成功を収めている。 本研究では, ファジィソフトクラスタリングと線形主成分分析を併用して, 歴史写本の手動変化を検知することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The forensic attribution of the handwriting in a digitized document to multiple scribes is a challenging problem of high dimensionality. Unique handwriting styles may be dissimilar in a blend of several factors including character size, stroke width, loops, ductus, slant angles, and cursive ligatures. Previous work on labeled data with Hidden Markov models, support vector machines, and semi-supervised recurrent neural networks have provided moderate to high success. In this study, we successfully detect hand shifts in a historical manuscript through fuzzy soft clustering in combination with linear principal component analysis. This advance demonstrates the successful deployment of unsupervised methods for writer attribution of historical documents and forensic document analysis.
• Abstract（参考訳）: デジタル化された文書中の手書きの複数の筆跡への法医学的帰属は、高次元の難しい問題である。 ユニークな手書きスタイルは、文字サイズ、ストローク幅、ループ、ダクト、傾斜角、曲がりくねったリガチュアなど、いくつかの要素を混ぜ合わせて区別することができる。 隠れマルコフモデル、サポートベクターマシン、半教師付きリカレントニューラルネットワークによるラベル付きデータの研究は、中程度から高い成功を収めている。 本研究では, ファジィソフトクラスタリングと線形主成分分析を組み合わせることで, 古写本のハンドシフトの検出に成功している。 この進歩は、歴史文書の著者帰属と法医学的文書分析のための教師なし手法の展開を成功に導くものである。

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