論文の概要: An Interpretable Deep Learning Approach for Morphological Script Type Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11150v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 19:15:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 21:16:53.880577
- Title: An Interpretable Deep Learning Approach for Morphological Script Type Analysis
- Title（参考訳）: 形態素スクリプト型解析のための解釈可能な深層学習手法
- Authors: Malamatenia Vlachou-Efstathiou, Ioannis Siglidis, Dominique Stutzmann, Mathieu Aubry,
- Abstract要約: 本稿では,形態素スクリプト型解析に対する解釈可能な深層学習手法を提案する。
より正確には、我々は同等の文字のプロトタイプを学ぶために、ディープ・インスタンス・セグメンテーション法を適用する。
我々は、A. Derolez が定式化した Textualis Formata スクリプトタイプとその2つのサブタイプに適用することで、我々のアプローチを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.142597136864618
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Defining script types and establishing classification criteria for medieval handwriting is a central aspect of palaeographical analysis. However, existing typologies often encounter methodological challenges, such as descriptive limitations and subjective criteria. We propose an interpretable deep learning-based approach to morphological script type analysis, which enables systematic and objective analysis and contributes to bridging the gap between qualitative observations and quantitative measurements. More precisely, we adapt a deep instance segmentation method to learn comparable character prototypes, representative of letter morphology, and provide qualitative and quantitative tools for their comparison and analysis. We demonstrate our approach by applying it to the Textualis Formata script type and its two subtypes formalized by A. Derolez: Northern and Southern Textualis
- Abstract（参考訳）: 書体の種類を定義し、中世の筆跡の分類基準を確立することは、パレオグラフィー分析の中心的な側面である。
しかし、既存のタイポロジーは、記述的制限や主観的基準など、方法論的な課題に直面することが多い。
本稿では,定性的な観察と定量的測定のギャップを埋めることに寄与する,系統的および客観的な解析を可能にする,形態学的スクリプト型解析に対する解釈可能な深層学習に基づくアプローチを提案する。
より正確には、文字形態を表す文字のプロトタイプを学習し、比較と分析のための定性的で定量的なツールを提供するために、ディープ・インスタンス・セグメンテーション法を適用する。
我々は、A. Derolez が定式化した Textualis Formata スクリプトタイプとその2つのサブタイプに適用することで、我々のアプローチを実証する。
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