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J-GLOBAL ID：201802248191063716   整理番号：18A0444643

多言語OCRのための配列へのラベルスクリプト同定【Powered by NICT】

Sequence-to-Label Script Identification for Multilingual OCR

著者 (5件)： Fujii Yasuhisa ,  Driesen Karel ,  Baccash Jonathan ,  Hurst Ash ,  Popat Ashok C.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 161-168  発行年： 2017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： 新しい測線スクリプト同定法について述べた。以前の研究は特性スクリプトコードを生成するOCRモデル,測線スクリプト同定を得るために計数をrepurposed。これは,二つの欠点を持っている。最初に,配列に配列モデルとしてラインスクリプト同定の配列にラベル問題に必要なより複雑であった。これは,列車がより困難と実行が非効率としている。第二に,計数発見的方法は,学習されたモデルと比較して準最適である可能性がある。配列にラベル問題として線スクリプト同定を再構成と二成分,訓練された末端toend:符号器と要約器を用いてそれを解いた。エンコーダは,特徴シーケンスに線画像に変換する。要約器は線を分類するために,配列を凝集する。エンコーダと同じ開始式畳込みネットワークを用いた,各種summarizersを試験した。30スクリプトにおける232言語を含む走査書籍や写真上での実験を行い,ベースラインと比較してスクリプト同定誤り率の16%減少を示した。この改良されたスクリプト同定は33%スクリプト誤同定に起因する文字誤り率を低下させた。Copyright 2018 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： 誤り率 ,  再構成 ,  *言語 ,  符号器 ,  走査 ,  ネットワーク ,  画像 ,  基準線 ,  モデル ,  畳込み ,  発見的方法
準シソーラス用語： 計数 ,  *スクリプト ,  多言語 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多言語 ,  OCR ,  ラベル ,  スクリプト ,  同定