論文の概要: Chinese Character Recognition with Radical-Structured Stroke Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13518v1
- Date: Thu, 24 Nov 2022 10:28:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 16:37:59.239585
- Title: Chinese Character Recognition with Radical-Structured Stroke Trees
- Title（参考訳）: ラジカル構造ストローク木を用いた漢字認識
- Authors: Haiyang Yu, Jingye Chen, Bin Li, Xiangyang Xue
- Abstract要約: 我々は各漢字を,その根本的構造に従って整理されたストロークツリーとして表現する。
本稿では,2段階の分解フレームワークを提案し,特徴-ラディカルデコーダがラジカル構造とラジカル領域を知覚する。
Radical-to-Stroke Decoderはさらに、ラジカル領域の特徴に応じてストロークシーケンスを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.8541677234175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The flourishing blossom of deep learning has witnessed the rapid development
of Chinese character recognition. However, it remains a great challenge that
the characters for testing may have different distributions from those of the
training dataset. Existing methods based on a single-level representation
(character-level, radical-level, or stroke-level) may be either too sensitive
to distribution changes (e.g., induced by blurring, occlusion, and zero-shot
problems) or too tolerant to one-to-many ambiguities. In this paper, we
represent each Chinese character as a stroke tree, which is organized according
to its radical structures, to fully exploit the merits of both radical and
stroke levels in a decent way. We propose a two-stage decomposition framework,
where a Feature-to-Radical Decoder perceives radical structures and radical
regions, and a Radical-to-Stroke Decoder further predicts the stroke sequences
according to the features of radical regions. The generated radical structures
and stroke sequences are encoded as a Radical-Structured Stroke Tree (RSST),
which is fed to a Tree-to-Character Translator based on the proposed Weighted
Edit Distance to match the closest candidate character in the RSST lexicon. Our
extensive experimental results demonstrate that the proposed method outperforms
the state-of-the-art single-level methods by increasing margins as the
distribution difference becomes more severe in the blurring, occlusion, and
zero-shot scenarios, which indeed validates the robustness of the proposed
method.
- Abstract（参考訳）: 深層学習の隆盛は、漢字認識の急速な発展を目撃している。
しかし、テスト用の文字がトレーニングデータセットと異なる分布を持つ可能性があることは、依然として大きな課題である。
単一レベル表現(キャラクタレベル、ラジカルレベル、ストロークレベル)に基づく既存の手法は、分布の変化(ぼやけ、咬合、ゼロショット問題など)に過敏すぎるか、1対1の曖昧さに寛容すぎるかのどちらかである。
本稿では,それぞれの漢字を,その根幹構造に従って組織されたストロークツリーとして表現し,根幹レベルとストロークレベルの双方の利点を適切に活用する。
本稿では,ラジカル構造とラジカル領域を識別する2段階分解フレームワークを提案し,さらにラジカル領域の特徴に応じてストロークシーケンスを予測できるラジカルトロークデコーダを提案する。
生成したラジカル構造とストロークシーケンスは、RSSTレキシコンの最も近い候補文字と一致するように、提案した重み付き編集距離に基づいてTree-to-Characterトランスレータに供給されるRade-Structued Stroke Tree (RSST)として符号化される。
提案手法は,提案手法のロバスト性を検証するぼやけ・咬合・ゼロショットシナリオにおいて,分布差がより深刻になるにつれてマージンを増加させることにより,最先端の単一レベル手法よりも優れることを示す。
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