論文の概要: Leveraging Structure Knowledge and Deep Models for the Detection of Abnormal Handwritten Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11670v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 14:57:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:07.546826
• Title: Leveraging Structure Knowledge and Deep Models for the Detection of Abnormal Handwritten Text
• Title（参考訳）: 異常手書きテキスト検出のための構造知識の活用と深部モデル
• Authors: Zi-Rui Wang,
• Abstract要約: 構造知識と手書きテキストの深層モデルを組み合わせた2段階検出アルゴリズムを提案する。 新たな半教師付きコントラストトレーニング戦略によって訓練された形状回帰ネットワークを導入し、文字間の位置関係を十分に活用する。 2つの手書きテキストデータセットを用いた実験により,提案手法は検出性能を大幅に向上できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.05500901000957
• License:
• Abstract: Currently, the destruction of the sequence structure in handwritten text has become one of the main bottlenecks restricting the recognition task. The typical situations include additional specific markers (the text swapping modification) and the text overlap caused by character modifications like deletion, replacement, and insertion. In this paper, we propose a two-stage detection algorithm that combines structure knowledge and deep models for the above mentioned text. Firstly, different structure prototypes are roughly located from handwritten text images. Based on the detection results of the first stage, in the second stage, we adopt different strategies. Specifically, a shape regression network trained by a novel semi-supervised contrast training strategy is introduced and the positional relationship between the characters is fully employed. Experiments on two handwritten text datasets show that the proposed method can greatly improve the detection performance. The new dataset is available at https://github.com/Wukong90.
• Abstract（参考訳）: 現在、手書きテキストにおけるシーケンス構造の破壊は、認識タスクを制限する主要なボトルネックの1つとなっている。 典型的な状況は、追加の特定のマーカー(テキストスワッピングの修正)と、削除、置換、挿入などの文字変更によるテキストオーバーラップである。 本稿では,上記のテキストに対して,構造知識と深層モデルを組み合わせた2段階検出アルゴリズムを提案する。 第一に、異なる構造プロトタイプは手書きのテキスト画像から大まかに位置している。 第1段階の検出結果に基づいて,第2段階において異なる戦略を採用する。 具体的には、新しい半教師付きコントラストトレーニング戦略によって訓練された形状回帰ネットワークを導入し、文字間の位置関係を十分に活用する。 2つの手書きテキストデータセットを用いた実験により,提案手法は検出性能を大幅に向上できることが示された。 新しいデータセットはhttps://github.com/Wukong90.comで公開されている。

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