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J-GLOBAL ID：201902259145104094   整理番号：19A1142683

印刷スクリプトにおける接触文字のセグメンテーションのためのソフトクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Soft Clustering for Segmenting Touching Characters in Printed Scripts

著者 (2件)： Nath Keshab (Department of Information Technology, North-Eastern Hill University, Shillong, India) ,  Roy Swarup (Department of Computer Applications, Sikkim University, Gangtok, Sikkim, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 521  ページ： 289-297  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  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： プリントスクリプトからの文字のセグメンテーションは,自動光チャター認識(OCR)における重要な前処理ステップである。様々な機械学習アルゴリズムの性能は,文字のセグメンテーションの結果に依存する。スクリプトが触れる文字を含むとき,状況はより挑戦的である。トッチング特性は,Assamese,Bangla,Devanagari,Oriya,Gurmukhi,その他のような異なるインドスクリプトにおいて支配的である。このような場合,OCRシステムの精度は,タッチ文字のセグメンテーションの品質に依存する。本論文において,著者らは,ファジィ,ラフ,およびラフなファジィk-平均クラスタリングの有効性を調査して,トッチング特性をセグメント化した。著者らは,実験のためにDevanagari,Assamese,およびBangla印刷スクリプトから異なる化合物特性データセットを使用する。著者らの結果は,ソフトk-平均が,トッチング特性を分割するための効果的な代替法であることを明らかにした。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インド ,  曖昧さ ,  *クラスタ化 ,  品質 ,  有効性 ,  *印刷 ,  *セグメンテーション ,  学習アルゴリズム ,  前処理
準シソーラス用語： *スクリプト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： OCR ,  ソフトコンピューティング ,  ファジィc-平均 ,  ラフk-平均 ,  ファジィラフk-平均 ,  文字セグメンテーション ,  複合文字

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： スクリプト ,  文字 ,  セグメンテーション ,  ソフト ,  クラスタリング