論文の概要: Handwritten and Printed Text Segmentation: A Signature Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07887v3
• Date: Fri, 25 Aug 2023 21:42:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 22:51:24.756907
• Title: Handwritten and Printed Text Segmentation: A Signature Case Study
• Title（参考訳）: 手書き・印刷テキストセグメンテーション:署名事例研究
• Authors: Sina Gholamian and Ali Vahdat
• Abstract要約: 我々は手書きテキストセグメンテーションの課題に対処するための新しいアプローチを開発する。 我々の目的は、クラス全体からテキストを復元することであり、特に重なり合う部分のセグメンテーション性能を向上させることである。 私たちの最高の設定は、以前の2つの異なるデータセットで17.9%、IoUスコアで7.3%のパフォーマンスを上回っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While analyzing scanned documents, handwritten text can overlap with printed text. This overlap causes difficulties during the optical character recognition (OCR) and digitization process of documents, and subsequently, hurts downstream NLP tasks. Prior research either focuses solely on the binary classification of handwritten text or performs a three-class segmentation of the document, i.e., recognition of handwritten, printed, and background pixels. This approach results in the assignment of overlapping handwritten and printed pixels to only one of the classes, and thus, they are not accounted for in the other class. Thus, in this research, we develop novel approaches to address the challenges of handwritten and printed text segmentation. Our objective is to recover text from different classes in their entirety, especially enhancing the segmentation performance on overlapping sections. To support this task, we introduce a new dataset, SignaTR6K, collected from real legal documents, as well as a new model architecture for the handwritten and printed text segmentation task. Our best configuration outperforms prior work on two different datasets by 17.9% and 7.3% on IoU scores. The SignaTR6K dataset is accessible for download via the following link: https://forms.office.com/r/2a5RDg7cAY.
• Abstract（参考訳）: スキャンされた文書を解析している間、手書きのテキストは印刷されたテキストと重なり合うことができる。 この重なり合いは、光学文字認識(OCR)および文書のデジタル化過程において困難を引き起こし、その後、下流のNLPタスクを損なう。 以前の研究は、手書きテキストのバイナリ分類のみに焦点を当てるか、文書の3クラスセグメンテーション、すなわち手書き文字、印刷文字、背景画素の認識を実行する。 このアプローチでは、手書きと印刷されたピクセルを1つのクラスのみに重ね合わせているため、他のクラスでは説明されない。 そこで本研究では,手書きテキストセグメンテーションと印刷テキストセグメンテーションの課題に対処する新しいアプローチを開発する。 我々の目的は、クラス全体からテキストを復元することであり、特に重なり合う部分のセグメンテーション性能を向上させることである。 このタスクを支援するために、実際の法的文書から収集された新しいデータセットSignaTR6Kと、手書きおよび印刷テキストセグメンテーションタスクのための新しいモデルアーキテクチャを導入する。 私たちの最高の設定は、以前の2つの異なるデータセットで17.9%、IoUスコアで7.3%のパフォーマンスを上回っています。 SignaTR6Kデータセットは、以下のリンクを通じてダウンロード可能である。

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