論文の概要: A Study of Augmentation Methods for Handwritten Stenography Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02761v1
• Date: Sun, 5 Mar 2023 20:06:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 17:58:53.557837
• Title: A Study of Augmentation Methods for Handwritten Stenography Recognition
• Title（参考訳）: 手書きステングラフィ認識のための拡張法の検討
• Authors: Raphaela Heil, Eva Breznik
• Abstract要約: 我々は22の古典的拡張技法について研究し、そのほとんどは他のスクリプトのHTRによく使われている。 我々は,例えばランダム回転,シフト,スケーリングの範囲を含む拡張群を同定し,ステントグラフィー認識の応用に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the factors limiting the performance of handwritten text recognition (HTR) for stenography is the small amount of annotated training data. To alleviate the problem of data scarcity, modern HTR methods often employ data augmentation. However, due to specifics of the stenographic script, such settings may not be directly applicable for stenography recognition. In this work, we study 22 classical augmentation techniques, most of which are commonly used for HTR of other scripts, such as Latin handwriting. Through extensive experiments, we identify a group of augmentations, including for example contained ranges of random rotation, shifts and scaling, that are beneficial to the use case of stenography recognition. Furthermore, a number of augmentation approaches, leading to a decrease in recognition performance, are identified. Our results are supported by statistical hypothesis testing. Links to the publicly available dataset and codebase are provided.
• Abstract（参考訳）: stenographyにおける手書き文字認識(htr)の性能を制限する要因の1つは、少量のアノテートされたトレーニングデータである。 データ不足の問題を緩和するために、現代のhtr法は、しばしばデータ拡張を用いる。 しかし、ステントグラフィー文字の特異性のため、このような設定はステントグラフィー認識には直接適用できない可能性がある。 本研究では,22の古典的拡張技法について検討し,そのほとんどがラテン文字などの他のスクリプトのHTRによく使われている。 広範な実験により,例えばランダム回転,シフト,スケーリングの範囲を含む拡張群を同定し,ステントグラフィー認識の応用に有用である。 さらに、認識性能の低下につながるいくつかの拡張アプローチが同定される。 我々の結果は統計的仮説テストによって支えられている。 公開されているデータセットとコードベースへのリンクが提供されている。

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