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J-GLOBAL ID：201802292217759617   整理番号：18A0444783

生成パターンによる手書き数式認識のためのエンドツーエンドシステム訓練【Powered by NICT】

Training an End-to-End System for Handwritten Mathematical Expression Recognition by Generated Patterns

著者 (2件)： Le Anh Duc ,  Nakagawa Masaki
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 1056-1061  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： ニューラル機械翻訳と画像キャプション生成における最近の成功に触発されて,オンライン手書き数式(OHMEs)を認識するエンドツーエンドシステムを提案した。著者らのシステムは三つの部分:特徴抽出のための畳込みニューラルネットワーク,をコードする抽出された特徴のための双方向LSTM,LSTMと標的LaTexを生成するための注意モデルを持っている。複雑な構造を認知するために,提案システムでは,訓練のための大規模データを必要とする。CROHMEデータベースからOHMEsを生成するための局所的および大域的歪モデルを提案した。CROHMEデータベースと生成されたデータベース上でのエンドツーエンドシステムの評価を行った。経験的結果は,エンドツーエンドシステムは,得られたデータを用いたCROHMEに28.09%と35.19%の認識率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【Powered by NICT】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  画像 ,  *データベース ,  機械翻訳
準シソーラス用語： 認識率 ,  大規模データ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  オンライン ,  キャプション ,  *手書き , 【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 (4件)： 手書き ,  数式 ,  エンドツーエンド ,  訓練