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J-GLOBAL ID：201902229178406461   整理番号：19A1665055

ストローク文脈欠如条件下でのオンライン手書きテキスト/非テキスト分類精度の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Online Handwriting Text/Non-text Classification Accuracy Under Condition of Stroke Context Absence

著者 (5件)： Polotskyi Serhii (Samsung R&D Institute Ukraine (SRK), Kyiv, Ukraine) ,  Deriuga Ivan (Samsung R&D Institute Ukraine (SRK), Kyiv, Ukraine) ,  Ignatova Tetiana (Samsung R&D Institute Ukraine (SRK), Kyiv, Ukraine) ,  Melnyk Volodymyr (Samsung R&D Institute Ukraine (SRK), Kyiv, Ukraine) ,  Azarov Hennadii (Samsung R&D Institute Ukraine (SRK), Kyiv, Ukraine)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11506  ページ： 210-221  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,オンライン手書き認識のためのテキスト/非テキストストローク分類へのアプローチを提案した。このアプローチにより,ストロークの文脈が存在しない場合に分類精度を改善することができる。入力ストロークに対するラベルを持ち,与えられた入力ストロークの各タイムスタンプに対応する特徴ベクトルに対してこのラベルを設定した。訓練されたニューラルネットワークは,与えられた入力シーケンスに対する各タイムスタンプを分類する。最後に,復号器は全ストロークにクラスラベルを割り当てる。この手法をオンライン手書きデータセットIAMonDO上でオンラインモードでテストし,98.5%の精度を示した。このアプローチは,文脈情報が利用できない場合,他の時系列分類タスクに使用できる。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  復号器 ,  手書き文字認識
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  特徴ベクトル ,  タイムスタンプ ,  *分類精度 ,  *テキスト ,  *手書き ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： リカレントニューラルネットワーク ,  時系列分類 ,  テキスト/非テキスト分離

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ストローク ,  文脈 ,  欠如 ,  オンライン ,  手書き ,  分類精度