論文の概要: A Permuted Autoregressive Approach to Word-Level Recognition for Urdu Digital Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15119v3
- Date: Fri, 30 Aug 2024 15:29:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 10:56:31.632305
- Title: A Permuted Autoregressive Approach to Word-Level Recognition for Urdu Digital Text
- Title（参考訳）: ウルドゥー語テキストにおける単語レベル認識に対する多変量自己回帰的アプローチ
- Authors: Ahmed Mustafa, Muhammad Tahir Rafique, Muhammad Ijlal Baig, Hasan Sajid, Muhammad Jawad Khan, Karam Dad Kallu,
- Abstract要約: 本稿では,デジタルウルドゥー文字を対象とした新しい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permuted autoregressive sequence (PARSeq)アーキテクチャを採用し、その性能を向上させる。
このモデルは、Urduスクリプトの複雑さを捉える上で高い精度を示し、CERは0.178である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2012643583422347
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research paper introduces a novel word-level Optical Character Recognition (OCR) model specifically designed for digital Urdu text, leveraging transformer-based architectures and attention mechanisms to address the distinct challenges of Urdu script recognition, including its diverse text styles, fonts, and variations. The model employs a permuted autoregressive sequence (PARSeq) architecture, which enhances its performance by enabling context-aware inference and iterative refinement through the training of multiple token permutations. This method allows the model to adeptly manage character reordering and overlapping characters, commonly encountered in Urdu script. Trained on a dataset comprising approximately 160,000 Urdu text images, the model demonstrates a high level of accuracy in capturing the intricacies of Urdu script, achieving a CER of 0.178. Despite ongoing challenges in handling certain text variations, the model exhibits superior accuracy and effectiveness in practical applications. Future work will focus on refining the model through advanced data augmentation techniques and the integration of context-aware language models to further enhance its performance and robustness in Urdu text recognition.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,デジタルウルドゥー文字に特化して設計された新しい単語レベル光学文字認識(OCR)モデルを紹介し,トランスフォーマーベースのアーキテクチャとアテンション機構を活用して,多種多様なテキストスタイル,フォント,バリエーションを含むウルドゥー文字認識の課題に対処する。
このモデルはpermuted autoregressive sequence (PARSeq)アーキテクチャを用いており、複数のトークンの置換のトレーニングを通じてコンテキスト認識推論と反復的洗練を可能にすることで、その性能を向上させる。
この方法では、ウルドゥー文字でよく見られる文字の並べ替えと重なり合う文字を管理することができる。
約160,000のUrduテキスト画像からなるデータセットでトレーニングされたこのモデルは、Urduスクリプトの複雑さを捉える上で高い精度を示し、CERは0.178である。
特定のテキストのバリエーションを扱う上で進行中の課題にもかかわらず、このモデルは実用的な応用において優れた精度と有効性を示す。
今後の研究は、高度なデータ拡張技術と文脈認識言語モデルの統合により、Urduテキスト認識の性能と堅牢性をさらに向上することに焦点を当てる。
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