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J-GLOBAL ID：201702266596471330   整理番号：17A0116195

CNN特徴と共同Bayesによるテキストに依存しない筆者同定【Powered by NICT】

Text-Independent Writer Identification via CNN Features and Joint Bayesian

著者 (2件)： Tang Youbao ,  Wu Xiangqian
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICFHR  ページ： 566-571  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,畳込みニューラルネットワーク(CNN)と結合Bayesを用いたオフラインテキスト独立書き手同定,二段階,すなわち特徴抽出と書き手同定から成る新しい方法を提案した。特徴抽出の段階では,多数のデータが高い一般化可能性を用いた効果的なCNNモデルを訓練するために必須であり,手書きの量は書き手同定に限られているので,各ライターのための千の手書き文字画像を生成するために開発されたデータ増大技術。深いCNNネットワークは,異なる書きスタイルの特性,生成した手書き文字画像を用いて訓練を表すために識別特徴を抽出するために設計した。書き手同定の段階では,訓練データセットは,特徴抽出のためのCNNモデルを訓練するために使用され,結合Bayes法を用いて,抽出されたCNN特徴に基づく筆者識別タスクを達成することである。提案した方法は,二つの標準ベンチマークデータセット,すなわちICDAR2013とCVLデータセットで試験した。実験結果は,提案した方法が最先端の方法に比べて最良の性能が得られることを実証した。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： *特徴抽出 ,  画像 ,  畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 筆者識別 ,  Bayes法 ,  訓練データ ,  手書き ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  共同 ,  筆者 ,  同定