論文の概要: Writer Retrieval and Writer Identification in Greek Papyri

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07664v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 08:42:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 17:00:09.512161
• Title: Writer Retrieval and Writer Identification in Greek Papyri
• Title（参考訳）: ギリシア・パピリにおける作家検索と作家識別
• Authors: Vincent Christlein, Isabelle Marthot-Santaniello, Martin Mayr, Anguelos Nicolaou, Mathias Seuret
• Abstract要約: 著者識別は、既知の著者の分類であり、著者検索は、画像のデータセットにおける画像の類似性によって、著者を見つけようとする。 自動書き手識別・検索手法はすでに多くの歴史的文書タイプに対して有望な結果を提供しているが,繊維構造や重度アーティファクトのため,パピリデータは非常に困難である。 そこで本研究では,パピリ文字における書き手識別の改善に,優れたバイナライゼーションが重要であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.44566870214758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The analysis of digitized historical manuscripts is typically addressed by paleographic experts. Writer identification refers to the classification of known writers while writer retrieval seeks to find the writer by means of image similarity in a dataset of images. While automatic writer identification/retrieval methods already provide promising results for many historical document types, papyri data is very challenging due to the fiber structures and severe artifacts. Thus, an important step for an improved writer identification is the preprocessing and feature sampling process. We investigate several methods and show that a good binarization is key to an improved writer identification in papyri writings. We focus mainly on writer retrieval using unsupervised feature methods based on traditional or self-supervised-based methods. It is, however, also comparable to the state of the art supervised deep learning-based method in the case of writer classification/re-identification.
• Abstract（参考訳）: デジタル化された歴史写本の分析は通常、古文書の専門家によって取り扱われる。 作家の識別は既知の作家の分類を参照し、作家の検索は画像のデータセットにおける画像の類似性によって作家を見つけようとする。 自動書き手識別・検索手法はすでに多くの歴史的文書タイプに対して有望な結果を提供しているが,繊維構造や重度アーティファクトのため,パピリデータは非常に困難である。 したがって、ライター識別の改善のための重要なステップは、前処理と特徴サンプリングプロセスである。 そこで本研究では,パピリ文字における書き手識別の改善に優れたバイナライゼーションが重要であることを示す。 本研究は,従来的・自己監督的手法に基づく教師なし特徴手法を用いた著者検索に主眼を置いている。 しかし、著者分類/再同定の場合、ディープラーニングベースの手法を監督する技術の現状に匹敵するものである。

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