論文の概要: A deep learning experiment for semantic segmentation of overlapping characters in palimpsests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01130v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 10:25:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 14:02:06.929467
• Title: A deep learning experiment for semantic segmentation of overlapping characters in palimpsests
• Title（参考訳）: パラプセストにおける重なり文字の意味セグメンテーションに関する深層学習実験
• Authors: Michela Perino, Michele Ginolfi, Anna Candida Felici, Michela Rosellini
• Abstract要約: パリンプスト(Palimpsest)は、第2の書物の重ね合わせによって、消された書物の一部が部分的に覆われている歴史写本を指す。 重なり合う文字の個々の文字を識別し,セグメント化する手法として,ディープラーニングに基づくセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを提案する。 この実験は、PriscianoによるArs Grammaticaの寄生虫に焦点をあてて、概念の証明として考案された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Palimpsests refer to historical manuscripts where erased writings have been partially covered by the superimposition of a second writing. By employing imaging techniques, e.g., multispectral imaging, it becomes possible to identify features that are imperceptible to the naked eye, including faded and erased inks. When dealing with overlapping inks, Artificial Intelligence techniques can be utilized to disentangle complex nodes of overlapping letters. In this work, we propose deep learning-based semantic segmentation as a method for identifying and segmenting individual letters in overlapping characters. The experiment was conceived as a proof of concept, focusing on the palimpsests of the Ars Grammatica by Prisciano as a case study. Furthermore, caveats and prospects of our approach combined with multispectral imaging are also discussed.
• Abstract（参考訳）: パリンプセスト(palimpsests)は、消去された文章が第2の文章の重ね合わせによって部分的に覆われた歴史写本を指す。 マルチスペクトルイメージングなどの撮像技術を用いることで、減衰・消去したインクを含む肉眼では知覚できない特徴を識別することができる。 重なり合うインクを扱う場合、人工知能技術は重なり合う文字の複雑なノードをアンタングルするために利用できる。 本研究では,重複文字中の個々の文字を識別・分割する方法として,深層学習に基づく意味セグメンテーションを提案する。 この実験は、PriscianoによるArs Grammaticaの寄生虫に焦点をあてた概念実証として考案された。 また,本手法とマルチスペクトルイメージングの併用の可能性についても考察した。

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