論文の概要: HABD: a houma alliance book ancient handwritten character recognition database
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14084v1
- Date: Mon, 26 Aug 2024 08:11:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 14:42:58.987055
- Title: HABD: a houma alliance book ancient handwritten character recognition database
- Title（参考訳）: HABD 古代手書き文字認識データベース
- Authors: Xiaoyu Yuan, Xiaohua Huang, Zibo Zhang, Yabo Sun,
- Abstract要約: ホマ・アライアンス・ブック(Huma Alliance Book)は、歴史の最も古い書体の一つで、1970年代に発掘された。
古来の出自と墨の浸食により、報馬同盟書の登場人物の特定は困難である。
深層学習アーキテクチャに基づく新しいベンチマークとともに,Humaアライアンスブックのための新しい手書き文字認識データベースを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8035939239272312
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Houma Alliance Book, one of history's earliest calligraphic examples, was unearthed in the 1970s. These artifacts were meticulously organized, reproduced, and copied by the Shanxi Provincial Institute of Cultural Relics. However, because of their ancient origins and severe ink erosion, identifying characters in the Houma Alliance Book is challenging, necessitating the use of digital technology. In this paper, we propose a new ancient handwritten character recognition database for the Houma alliance book, along with a novel benchmark based on deep learning architectures. More specifically, a collection of 26,732 characters samples from the Houma Alliance Book were gathered, encompassing 327 different types of ancient characters through iterative annotation. Furthermore, benchmark algorithms were proposed by combining four deep neural network classifiers with two data augmentation methods. This research provides valuable resources and technical support for further studies on the Houma Alliance Book and other ancient characters. This contributes to our understanding of ancient culture and history, as well as the preservation and inheritance of humanity's cultural heritage.
- Abstract（参考訳）: ホマ・アライアンス・ブック(Huma Alliance Book)は、歴史の最も古い書体の一つで、1970年代に発掘された。
これらの遺物はシャンキ文化遺物研究所(Shanxi Provincial Institute of Cultural Relics)によって精巧に組織され、複製され、複製された。
しかし、古来の出自と墨の浸食により、法馬同盟書の登場人物の特定は困難であり、デジタル技術の使用が不可欠である。
本稿では,Houmaアライアンスブックのための手書き文字認識データベースと,ディープラーニングアーキテクチャに基づく新しいベンチマークを提案する。
より具体的には、法馬同盟書からの26,732文字のサンプルが収集され、反復的注釈を通じて327種類の古代文字が集められた。
さらに、4つのディープニューラルネットワーク分類器と2つのデータ拡張手法を組み合わせることで、ベンチマークアルゴリズムを提案した。
本研究は,ホマアライアンスブックなどの古代文字のさらなる研究に,貴重な資料と技術支援を提供するものである。
これは、人類の文化遺産の保存と継承だけでなく、古代の文化と歴史の理解にも貢献する。
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