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J-GLOBAL ID：201802268216331464   整理番号：18A2037782

LSTMネットワークを用いた印刷されたエチオピアの認識【JST・京大機械翻訳】

Printed Ethiopic Script Recognition by Using LSTM Networks

著者 (3件)： Addis Direselign (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei, TAIWAN) ,  Liu Chuan-Ming (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei, TAIWAN) ,  Ta Van-Dai (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taipei University of Technology, Taipei, TAIWAN)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSSE  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 二方向性長距離メモリ(LSTM)ネットワークは手書きおよび機械印刷文字認識システムを含む多くの機械学習タスクに多大な結果をもたらした。Ethopicスクリプトは,視覚的に類似した文字の書込みと存在において多数の文字を使用する。それはOCR開発のための挑戦をもたらす。本論文では,2方向LSTMニューラルネットワークの応用について述べ,機械印刷エチオピアスクリプトを認識した。モデルを訓練してテストするために,著者らは,異なる劣化技術を適用することによって,Amharic,Ge’ezおよびTigrigna言語で書かれた異なるソースからテキストファイルを収集して,96000の人工テキスト線画像を生成した。さらに,実際の走査文書を用いてモデルをテストするために,Tsenatブックから実際の12ページ走査画像を用いた。任意の言語モデリングと他の後処理を用いることなく,LSTMネットワークは2.12%の平均特性誤り率を達成し,提案したネットワークが有望な結果を達成することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  記憶装置 ,  言語 ,  走査 ,  ニューラルネットワーク ,  *印刷 ,  誤り率 ,  *ネットワーク ,  視覚 ,  後処理 ,  画像 ,  *エチオピア連邦民主共和国
準シソーラス用語： テキスト ,  テキストファイル ,  スクリプト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： LSTMネットワーク ,  エチオピア