文献

J-GLOBAL ID：201802273372012034   整理番号：18A0444637

バリ島貝多羅葉(ばいたらようの翻字のための空間的カテゴリー化彫像認識の完全な方式【Powered by NICT】

A Complete Scheme of Spatially Categorized Glyph Recognition for the Transliteration of Balinese Palm Leaf Manuscripts

著者 (3件)： Kesiman Made Windu Antara ,  Burie Jean-Christophe ,  Ogier Jean-Marc
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 125-130  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： 歴史的バリ島のシュロの葉写本の貴金属含有量へのより広いアクセスを開くために,バリ島スクリプトを翻字ローマスクリプトに適切なシステムが必要である。この目標を達成するために,バリ島グリフ認識方式は非常に重要である。この方式は,シュロの葉写本の分解条件とバリ島スクリプトの複雑性を考慮して開発する必要がある。本論文では,バリ島のシュロの葉写本の翻字のための空間的に分類されたグリフ認識の完全な方式を提案した。この方式では,論文の空間位置に基づいたグリフ認識器の五つの異なるカテゴリーを提案した。これら認識器を検証し,地球グリフ認識器の認識結果を検証するために使用されるであろう。各グリフ認識は,いくつかの特徴抽出法の組合せに基づいて構築し,単層ニューラルネットワークに学習させた。訓練回路網は教師なし特徴学習による初期化される。グリフ認識方式の出力は音韻翻字システムへの入力として伝送されるであろう。結果は,言語学者によって提供されたtransliteratedテキストのグランドトルースを用いて評価した。提案方式では,バリ島のシュロの葉写本翻字のための非常に有望な結果を示し,他のタイプのスクリプトに適合させることができる。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： 言語学 ,  地球 ,  学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  音韻 ,  単一層 ,  貴金属
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  テキスト ,  回路網 ,  複雑性 ,  スクリプト ,  *翻字 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： バリ島 ,  貝 ,  葉 ,  翻字 ,  カテゴリー化