論文の概要: Urdu Digital Text Word Optical Character Recognition Using Permuted Auto Regressive Sequence Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15119v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 14:58:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 13:23:24.326114
- Title: Urdu Digital Text Word Optical Character Recognition Using Permuted Auto Regressive Sequence Modeling
- Title（参考訳）: 可変自己回帰列モデルを用いたUrduデジタルテキスト文字認識
- Authors: Ahmed Mustafa, Ijlal Baig, Hasan Sajid,
- Abstract要約: 本稿では,デジタルウルドゥー文字認識に特化して設計された,革新的な単語レベル光学文字認識(OCR)モデルを提案する。
このモデルは、約160,000Uurduテキスト画像の包括的なデータセットに基づいてトレーニングされ、文字誤り率(CER)0.178を達成した。
このモデルの強みは、permuted autoregressive sequence (PARSeq)モデルを組み込んだ独自のアーキテクチャにある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.733700237741334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research paper introduces an innovative word-level Optical Character Recognition (OCR) model specifically designed for digital Urdu text recognition. Utilizing transformer-based architectures and attention mechanisms, the model was trained on a comprehensive dataset of approximately 160,000 Urdu text images, achieving a character error rate (CER) of 0.178, which highlights its superior accuracy in recognizing Urdu characters. The model's strength lies in its unique architecture, incorporating the permuted autoregressive sequence (PARSeq) model, which allows for context-aware inference and iterative refinement by leveraging bidirectional context information to enhance recognition accuracy. Furthermore, its capability to handle a diverse range of Urdu text styles, fonts, and variations enhances its applicability in real-world scenarios. Despite its promising results, the model has some limitations, such as difficulty with blurred images, non-horizontal orientations, and overlays of patterns, lines, or other text, which can occasionally lead to suboptimal performance. Additionally, trailing or following punctuation marks can introduce noise into the recognition process. Addressing these challenges will be a focus of future research, aiming to refine the model further, explore data augmentation techniques, optimize hyperparameters, and integrate contextual improvements for more accurate and efficient Urdu text recognition.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,デジタルウルドゥー文字認識に特化して設計された,革新的な単語レベル光学文字認識(OCR)モデルを提案する。
変換器をベースとしたアーキテクチャとアテンション機構を利用して、約160,000Urduテキストイメージの包括的なデータセットに基づいてトレーニングを行い、文字誤り率(CER)0.178を達成した。
このモデルの強みは、双方向のコンテキスト情報を活用して認識精度を高めることで、コンテキスト認識と反復的改善を可能にする、permuted autoregressive sequence (PARSeq) モデルを組み込んだ独自のアーキテクチャにある。
さらに、様々なUrduテキストスタイル、フォント、バリエーションを扱う能力は、現実世界のシナリオにおける適用性を高める。
その有望な結果にもかかわらず、このモデルには、ぼやけた画像の難しさ、非水平方向、パターン、線、その他のテキストのオーバーレイなど、いくつかの制限がある。
さらに、後続または後続の句読点が認識プロセスにノイズをもたらすことがある。
これらの課題に取り組むことは将来の研究の焦点であり、モデルをさらに洗練し、データ拡張技術を探究し、ハイパーパラメータを最適化し、より正確で効率的なウルドゥー文字認識のためのコンテキスト改善を統合することを目的としている。
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