論文の概要: A Dataset of Inertial Measurement Units for Handwritten English Alphabets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02480v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 17:54:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 12:37:31.737130
• Title: A Dataset of Inertial Measurement Units for Handwritten English Alphabets
• Title（参考訳）: 手書き英語アルファベットにおける慣性測定単位のデータセット
• Authors: Hari Prabhat Gupta and Rahul Mishra
• Abstract要約: 本稿では,手書き英語のアルファベット認識のためのデータセット収集手法を提案する。 IMUは手書きによる動的な動きパターンを捉えるために使われ、アルファベットをより正確に認識することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.74710649245842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents an end-to-end methodology for collecting datasets to recognize handwritten English alphabets by utilizing Inertial Measurement Units (IMUs) and leveraging the diversity present in the Indian writing style. The IMUs are utilized to capture the dynamic movement patterns associated with handwriting, enabling more accurate recognition of alphabets. The Indian context introduces various challenges due to the heterogeneity in writing styles across different regions and languages. By leveraging this diversity, the collected dataset and the collection system aim to achieve higher recognition accuracy. Some preliminary experimental results demonstrate the effectiveness of the dataset in accurately recognizing handwritten English alphabet in the Indian context. This research can be extended and contributes to the field of pattern recognition and offers valuable insights for developing improved systems for handwriting recognition, particularly in diverse linguistic and cultural contexts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,慣性測定単位(imus)とインド文体における多様性を活用して,手書き英字認識のためのデータセットをエンドツーエンドで収集する手法を提案する。 IMUは手書きによる動的な動きパターンを捉えるために使われ、アルファベットをより正確に認識することができる。 インドの文脈は、異なる地域や言語にまたがるスタイルを書くことの不均一性によって、様々な課題をもたらす。 この多様性を活用することで、収集したデータセットと収集システムは、高い認識精度を達成することを目指している。 いくつかの予備実験結果は、インドの文脈における手書き英語アルファベットの正確な認識におけるデータセットの有効性を示している。 この研究は、パターン認識の分野に拡張され、特に多様な言語的・文化的文脈において、手書き認識のための改良されたシステムを開発する上で貴重な洞察を提供する。

関連論文リスト

• DiffusionPen: Towards Controlling the Style of Handwritten Text Generation [7.398476020996681]
  DiffusionPen (DiffPen) は遅延拡散モデルに基づく5ショットスタイルの手書きテキスト生成手法である。 提案手法は,文字と文体の特徴の両面を抽出し,現実的な手書きサンプルを生成する。 提案手法は,既存の手法を質的かつ定量的に上回り,その付加データにより手書き文字認識(HTR)システムの性能を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T20:58:25Z)
• Self-Supervised Representation Learning with Spatial-Temporal Consistency for Sign Language Recognition [96.62264528407863]
  本研究では,空間的時間的整合性を通じてリッチな文脈を探索する自己教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。 動きと関節のモーダル性の相補性に着想を得て,手話モデルに一階動作情報を導入する。 提案手法は,4つの公開ベンチマークの広範な実験により評価され,新しい最先端性能と顕著なマージンを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-15T04:50:19Z)
• Language Detection for Transliterated Content [0.0]
  我々は、英語のアルファベットを母国語でメッセージを伝えるために使用する翻訳の広汎な利用について研究する。 本稿では,ヒンディー語とロシア語を英語に翻訳した音声テキストのデータセットを用いて,この問題に対処する。 この研究は、翻訳されたテキストを識別し、変換するための革新的なアプローチの先駆者である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T15:40:54Z)
• Kurdish Handwritten Character Recognition using Deep Learning Techniques [26.23274417985375]
  本稿では、深層学習技術を用いてクルド語アルファベットの文字を認識可能なモデルの設計と開発を試みる。 4000万枚以上の画像を含む、手書きのクルド文字のための包括的なデータセットが作成された。 結果,精度は96%,トレーニング精度は97%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T16:48:28Z)
• Multilingual Word Sense Disambiguation with Unified Sense Representation [55.3061179361177]
  本稿では,知識と教師付き多言語単語センス曖昧化(MWSD)システムを提案する。 我々は複数の言語に統一されたセンス表現を構築し、リッチソース言語から貧しい言語へアノテーションを転送することでMWSDのアノテーション不足問題に対処する。 SemEval-13およびSemEval-15データセットの評価により,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T01:24:03Z)
• Multilingual Extraction and Categorization of Lexical Collocations with Graph-aware Transformers [86.64972552583941]
  我々は,グラフ対応トランスフォーマアーキテクチャにより拡張されたBERTに基づくシーケンスタグ付けモデルを提案し,コンテキストにおけるコロケーション認識の課題について評価した。 以上の結果から, モデルアーキテクチャにおける構文的依存関係を明示的に符号化することは有用であり, 英語, スペイン語, フランス語におけるコロケーションのタイプ化の差異について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T16:47:37Z)
• Extract, Integrate, Compete: Towards Verification Style Reading Comprehension [66.2551168928688]
  本稿では,ガオカオの中国語テストから,VGaokaoと命名された新しい検証スタイル読解データセットを提案する。 VGaokaoの課題に対処するため,我々は新しい抽出・抽出・計算手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T01:34:59Z)
• More Than Words: Collocation Tokenization for Latent Dirichlet Allocation Models [71.42030830910227]
  モデルが異なる環境でクラスタリングの品質を測定するための新しい指標を提案する。 マージトークンでトレーニングされたトピックは、マージされていないモデルよりも、より明確で、一貫性があり、トピックを区別する効果が高いトピックキーをもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-24T14:08:19Z)
• Interpretable Distance Metric Learning for Handwritten Chinese Character Recognition [8.233701182710035]
  手書き漢字認識のための解釈可能な距離距離距離学習手法を提案する。 ベンチマークデータセットにおける実験結果は,提案手法の効率,正確性,解釈性に優れることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-17T15:17:02Z)
• Intrinsic Probing through Dimension Selection [69.52439198455438]
  現代のほとんどのNLPシステムは、様々なタスクにおいて驚くほど高いパフォーマンスが得られる事前訓練された文脈表現を使用している。 このような高いパフォーマンスは、ある種の言語構造がこれらの表現に根ざしない限りはあり得ず、それを探究する研究が盛んに行われている。 本稿では,言語情報が表現内でどのように構造化されているかを示す内在的探索と,先行研究で広く普及している外在的探索とを区別し,抽出に成功したことを示すことによって,そのような情報の存在を主張するのみである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T15:21:08Z)
• Spectral Graph-based Features for Recognition of Handwritten Characters: A Case Study on Handwritten Devanagari Numerals [0.0]
  本稿では,手書き文字を表現するために,頑健なグラフ表現とスペクトルグラフ埋め込みの概念を利用する手法を提案する。 提案手法の有効性の検証のために,インド統計研究所コルカタデータセットの標準手書き数値視覚パターン認識について広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:40:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。