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J-GLOBAL ID：201702237050422072   整理番号：17A0116115

条件付き確率場を用いた歴史的手書き文書画像のためのページセグメンテーション【Powered by NICT】

Page Segmentation for Historical Handwritten Document Images Using Conditional Random Fields

著者 (6件)： Chen Kai ,  Seuret Mathias ,  Liwicki Marcus ,  Hennebert Jean ,  Liu Cheng-Lin ,  Ingold Rolf
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICFHR  ページ： 90-95  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,異なる領域に手書き歴史的文書画像のセグメンテーションの問題を扱うために条件付き確率場(CRF)モデルを提案した。画素ラベリング問題としてページセグメンテーションを考察した,即ち,各ピクセルは一組の標識の一つに帰属した。特徴は,教師なし方式で積層畳込みオートエンコーダをもつ画素強度値から学習される。特徴は多層パーセプトロンの初期分類の目的のために使用した。セグメンテーションを改善するために,CRFモデルは局所情報と文脈情報を同時にモデル化のために導入した。時間計算量を減少させることを目的として,スーパーピクセルレベルで標識を行った。CRFモデルでは,グラフノードがスーパーピクセルによって表現した。各画素のラベルは,それが属するスーパーピクセルのラベルによって決定される。三公共データセット上での実験を,従来の方法と比較して,提案した方法は,より正確なセグメンテーション結果を達成し,はるかに高速であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多層パーセプトロン ,  *画像 ,  高速度 ,  ラベリング ,  畳込み ,  *文書画像 ,  モデリング ,  *セグメンテーション ,  画素
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  積層 ,  *手書き ,  *条件つき確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 条件付き確率場 ,  歴史 ,  手書き ,  文書画像 ,  ページ ,  セグメンテーション