Fugu-MT 論文翻訳(概要): Offline Writer Identification Using Convolutional Neural Network Activation Features

論文の概要: Offline Writer Identification Using Convolutional Neural Network Activation Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17029v1
Date: Mon, 26 Feb 2024 21:16:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-28 18:34:19.175706
Title: Offline Writer Identification Using Convolutional Neural Network Activation Features
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークアクティベーション特徴を用いたオフラインライタ識別
Authors: Vincent Christlein, David Bernecker, Andreas Maier, Elli Angelopoulou
Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、最近、大規模な画像分類のための最先端のツールとなっている。本研究では,CNNのアクティベーション機能を,ライター識別のためのローカル記述子として用いることを提案する。 ICDAR 2013ベンチマークデータベースとCVLデータセットの2つの公開データセットに対して,本手法の評価を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.589323210821262
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) have recently become the state-of-the-art tool for large-scale image classification. In this work we propose the use of activation features from CNNs as local descriptors for writer identification. A global descriptor is then formed by means of GMM supervector encoding, which is further improved by normalization with the KL-Kernel. We evaluate our method on two publicly available datasets: the ICDAR 2013 benchmark database and the CVL dataset. While we perform comparably to the state of the art on CVL, our proposed method yields about 0.21 absolute improvement in terms of mAP on the challenging bilingual ICDAR dataset.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は最近、大規模画像分類の最先端ツールとなっている。本研究では,cnnのアクティベーション機能をスクリプト識別のためのローカルディスクリプタとして使用することを提案する。グローバルディスクリプタはGMMスーパーベクターエンコーディングによって形成され、KL-カーネルの正規化によりさらに改良される。 ICDAR 2013ベンチマークデータベースとCVLデータセットの2つの公開データセット上で本手法の評価を行った。 CVLにおける技術状況と相容れない性能を示す一方で,提案手法は,難解なバイリンガルICDARデータセット上でのmAPにおいて,約0.21の絶対的な改善をもたらす。

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