論文の概要: Online Writer Retrieval with Chinese Handwritten Phrases: A Synergistic Temporal-Frequency Representation Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11668v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 11:19:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:56:52.448486
- Title: Online Writer Retrieval with Chinese Handwritten Phrases: A Synergistic Temporal-Frequency Representation Learning Approach
- Title（参考訳）: 中国語手書き句を用いたオンライン文字検索:時相表現学習の相乗的アプローチ
- Authors: Peirong Zhang, Lianwen Jin,
- Abstract要約: DOLPHINは,相乗的時間周波数解析による手書き表現の向上を目的とした新しい検索モデルである。
OLIWER(OLIWER)は,1,731人から670,000以上の中国語の字句を含む大規模オンライン作家検索データセットである。
本研究は,手書き表現の質向上における点サンプリング周波数と圧力特性の重要性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.50318959678818
- License:
- Abstract: Currently, the prevalence of online handwriting has spurred a critical need for effective retrieval systems to accurately search relevant handwriting instances from specific writers, known as online writer retrieval. Despite the growing demand, this field suffers from a scarcity of well-established methodologies and public large-scale datasets. This paper tackles these challenges with a focus on Chinese handwritten phrases. First, we propose DOLPHIN, a novel retrieval model designed to enhance handwriting representations through synergistic temporal-frequency analysis. For frequency feature learning, we propose the HFGA block, which performs gated cross-attention between the vanilla temporal handwriting sequence and its high-frequency sub-bands to amplify salient writing details. For temporal feature learning, we propose the CAIR block, tailored to promote channel interaction and reduce channel redundancy. Second, to address data deficit, we introduce OLIWER, a large-scale online writer retrieval dataset encompassing over 670,000 Chinese handwritten phrases from 1,731 individuals. Through extensive evaluations, we demonstrate the superior performance of DOLPHIN over existing methods. In addition, we explore cross-domain writer retrieval and reveal the pivotal role of increasing feature alignment in bridging the distributional gap between different handwriting data. Our findings emphasize the significance of point sampling frequency and pressure features in improving handwriting representation quality and retrieval performance. Code and dataset are available at https://github.com/SCUT-DLVCLab/DOLPHIN.
- Abstract（参考訳）: 現在、オンライン手書き検索が普及し、オンライン書き手検索として知られる特定の書き手から関連手書きのインスタンスを正確に検索する効果的な検索システムの必要性が高まっている。
需要の高まりにもかかわらず、この分野は確立された方法論や大規模データセットの不足に悩まされている。
本稿では,中国語の字句に着目し,これらの課題に対処する。
まず、シナジスティック時間周波数解析による手書き表現の向上を目的とした新しい検索モデルであるDOLPHINを提案する。
周波数特徴学習のためのHFGAブロックを提案する。このブロックは、バニラの時間的手書きシーケンスとその高周波サブバンド間のゲート・アテンションを実行し、顕著な書き込みの詳細を増幅する。
時間的特徴学習のために,チャネル間相互作用の促進とチャネル冗長性の低減を目的としたCAIRブロックを提案する。
第二に,OLIWERは,1,731人から670,000以上の中国語の字句を含む大規模オンライン作家検索データセットである。
そこで本研究では,既存手法よりもDOLPHINの方が優れた性能を示す。
さらに、ドメイン間書き込みの検索について検討し、異なる手書きデータ間の分配ギャップを埋めることにおいて、特徴アライメントを増大させる重要な役割を明らかにする。
本研究は,手書き表現の質向上と検索性能向上における点サンプリング周波数と圧力特性の重要性を強調した。
コードとデータセットはhttps://github.com/SCUT-DLVCLab/DOLPHIN.comで公開されている。
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