論文の概要: Marginalia and machine learning: Handwritten text recognition for Marginalia Collections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05929v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 14:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 14:53:18.837825
• Title: Marginalia and machine learning: Handwritten text recognition for Marginalia Collections
• Title（参考訳）: Marginaliaと機械学習: Marginalia Collectionsのための手書きテキスト認識
• Authors: Adam Axelsson, Liang Cheng, Jonas Frankem\"olle and Ekta Vats
• Abstract要約: 手書きテキストは、異なる書体スタイル、言語、スクリプトのために高い可変性を持っている。 事例研究は手書きペタリアテキストの自動検出と認識に焦点を当てている。 より高速なR-CNNネットワークは境界線の検出に使われ、アテンションHTRは単語認識に使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.368761797358598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The pressing need for digitization of historical document collections has led to a strong interest in designing computerised image processing methods for automatic handwritten text recognition (HTR). Handwritten text possesses high variability due to different writing styles, languages and scripts. Training an accurate and robust HTR system calls for data-efficient approaches due to the unavailability of sufficient amounts of annotated multi-writer text. A case study on an ongoing project ``Marginalia and Machine Learning" is presented here that focuses on automatic detection and recognition of handwritten marginalia texts i.e., text written in margins or handwritten notes. Faster R-CNN network is used for detection of marginalia and AttentionHTR is used for word recognition. The data comes from early book collections (printed) found in the Uppsala University Library, with handwritten marginalia texts. Source code and pretrained models are available at https://github.com/ektavats/Project-Marginalia.
• Abstract（参考訳）: 歴史的文書コレクションのデジタル化の必要性が高まり、自動手書きテキスト認識(htr)のためのコンピュータ化された画像処理方法の設計に強い関心が寄せられた。 手書きテキストは、異なる書体スタイル、言語、スクリプトのために高い可変性を持っている。 高精度で堅牢なHTRシステムのトレーニングでは、十分な量の注釈付きマルチライターテキストが利用できないため、データ効率のよいアプローチが求められている。 進行中のプロジェクトである‘marginalia and machine learning’のケーススタディでは,手書き辺縁文の自動検出と認識,すなわちマージンで書かれたテキストや手書きメモの認識に焦点を当てている。 より高速なr-cnnネットワークは辺縁検出に、 attentionhtrは単語認識に使用される。 データは、ウプサラ大学図書館で発見された初期の書籍コレクション(印刷)から来ている。 ソースコードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/ektavats/Project-Marginalia.comで入手できる。

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