論文の概要: HieroGlyphTranslator: Automatic Recognition and Translation of Egyptian Hieroglyphs to English
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03817v1
- Date: Wed, 03 Dec 2025 14:05:18 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2025-12-04 11:55:06.533317
- Title: HieroGlyphTranslator: Automatic Recognition and Translation of Egyptian Hieroglyphs to English
- Title（参考訳）: HieroGlyphTranslator:エジプトのヒエログリフの英語への自動認識と翻訳
- Authors: Ahmed Nasser, Marwan Mohamed, Alaa Sherif, Basmala Mahmoud, Shereen Yehia, Asmaa Saad, Mariam S. El-Rahmany, Ensaf H. Mohamed,
- Abstract要約: 本稿では,古代エジプトのヒエログリフを画像から英語に自動認識・翻訳する手法を提案する。
このモデルはBLEUスコア42.2を達成したが、これは以前の研究と比べて大きな結果となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14053129774629072
- License:
- Abstract: Egyptian hieroglyphs, the ancient Egyptian writing system, are composed entirely of drawings. Translating these glyphs into English poses various challenges, including the fact that a single glyph can have multiple meanings. Deep learning translation applications are evolving rapidly, producing remarkable results that significantly impact our lives. In this research, we propose a method for the automatic recognition and translation of ancient Egyptian hieroglyphs from images to English. This study utilized two datasets for classification and translation: the Morris Franken dataset and the EgyptianTranslation dataset. Our approach is divided into three stages: segmentation (using Contour and Detectron2), mapping symbols to Gardiner codes, and translation (using the CNN model). The model achieved a BLEU score of 42.2, a significant result compared to previous research.
- Abstract（参考訳）: 古代エジプトの書記体系であるエジプトのヒエログリフは、すべて図面で構成されている。
これらのグリフを英語に翻訳することは、単一のグリフが複数の意味を持つという事実など、様々な問題を引き起こす。
ディープラーニング翻訳アプリケーションは急速に進化し、私たちの生活に大きな影響を及ぼす素晴らしい結果をもたらしています。
本研究では,古代エジプトのヒエログリフを画像から英語に自動認識・翻訳する手法を提案する。
本研究は、モリス・フランケンデータセットとエジプト翻訳データセットの2つの分類と翻訳に利用した。
我々のアプローチは,セグメンテーション(Contour と Detectron2),シンボルを Gardiner コードにマッピングすること,翻訳(CNN モデル)の3段階に分けられる。
このモデルはBLEUスコア42.2を達成したが、これは以前の研究と比べて大きな結果となった。
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