論文の概要: Deep Learning-Driven Approach for Handwritten Chinese Character Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17098v2
• Date: Wed, 27 Mar 2024 00:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 22:03:50.969568
• Title: Deep Learning-Driven Approach for Handwritten Chinese Character Classification
• Title（参考訳）: 手書き文字分類における深層学習によるアプローチ
• Authors: Boris Kriuk, Fedor Kriuk,
• Abstract要約: 手書き文字認識は、機械学習研究者にとって難しい問題である。 多数のユニークな文字クラスが存在するため、ロジカルスクリプトや中韓文字シーケンスのようなデータによっては、HCR問題に新たな複雑さをもたらす。 本稿では、モデルアーキテクチャ、データ前処理ステップ、設計手順のテストを導入し、詳細な文字画像分類のための高度にスケーラブルなアプローチを提案する。
• 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: Handwritten character recognition (HCR) is a challenging problem for machine learning researchers. Unlike printed text data, handwritten character datasets have more variation due to human-introduced bias. With numerous unique character classes present, some data, such as Logographic Scripts or Sino-Korean character sequences, bring new complications to the HCR problem. The classification task on such datasets requires the model to learn high-complexity details of the images that share similar features. With recent advances in computational resource availability and further computer vision theory development, some research teams have effectively addressed the arising challenges. Although known for achieving high accuracy while keeping the number of parameters small, many common approaches are still not generalizable and use dataset-specific solutions to achieve better results. Due to complex structure, existing methods frequently prevent the solutions from gaining popularity. This paper proposes a highly scalable approach for detailed character image classification by introducing the model architecture, data preprocessing steps, and testing design instructions. We also perform experiments to compare the performance of our method with that of existing ones to show the improvements achieved.
• Abstract（参考訳）: 手書き文字認識(HCR)は、機械学習研究者にとって難しい問題である。 印刷されたテキストデータとは異なり、手書き文字データセットは人為的バイアスにより、よりバリエーションがある。 多数のユニークな文字クラスが存在するため、ロジカルスクリプトや中韓文字シーケンスのようなデータによっては、HCR問題に新たな複雑さをもたらす。 このようなデータセットの分類タスクでは、類似した特徴を共有する画像の高複雑さの詳細を学習する必要がある。 近年の計算資源の可用性の向上とコンピュータビジョン理論の開発により、一部の研究チームはこの問題に効果的に対処してきた。 パラメータの数を小さく保ちながら高い精度を達成することで知られているが、多くの一般的なアプローチは依然として一般化できず、より良い結果を得るためにデータセット固有のソリューションを使用する。 複雑な構造のため、既存の手法がしばしばソリューションの人気を妨げている。 本稿では、モデルアーキテクチャ、データ前処理ステップ、設計手順のテストを導入し、詳細な文字画像分類のための高度にスケーラブルなアプローチを提案する。 また,提案手法の性能と既存手法の性能を比較し,達成した改善点を示す実験を行った。

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