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J-GLOBAL ID：201802286645647382   整理番号：18A0444539

セグメンテーションフリーのオフライン手書き日本語テキスト認識のための深い畳込みリカレントネットワーク【Powered by NICT】

Deep Convolutional Recurrent Network for Segmentation-Free Offline Handwritten Japanese Text Recognition

著者 (4件)： Ly Nam-Tuan ,  Nguyen Cuong-Tuan ,  Nguyen Kha-Cong ,  Nakagawa Masaki
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 5-9  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： 特性の明確なセグメンテーションなしオフライン手書き日本語テキスト行認識のための深い畳込みリカレントネットワーク(DCRN)のモデルを提示した。従来のオフライン手書き日本語テキスト認識装置の大部分は,テキスト画像のセグメンテーションを行う文字に各文字を認識する個々に。認識と文脈によるセグメンテーションを用いて,セグメンテーション誤りから回復するためのであるが,この段階で誤差はシステム全体の性能に影響を与える。DCRNモデルは三つの部分:テキスト画像から特徴を抽出する畳込みニューラルネットワーク(CNN)とスライディングウィンドウを用いた畳込み特徴抽出器から構成されている入力配列から前フレームを予測するためのBLSTMを用いたリカレント層と予測を標識配列にCTC復号器を用いた転写層。データベースに関する実験結果:TUAT Kondateデータベースは,提案した方法の有効性を実証した。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： 復号器 ,  *畳込み ,  *セグメンテーション ,  特徴抽出 ,  データベース ,  モデル ,  *再帰性 ,  画像 ,  *日本語
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  *テキスト ,  *手書き ,  *オフライン , 【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)： セグメンテーション ,  オフライン ,  手書き ,  日本語 ,  畳込み ,  リカレント