文献

J-GLOBAL ID：202002219592285549   整理番号：20A2767016

手書き日本語テキスト認識のための注意拡張畳込みリカレントネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Attention Augmented Convolutional Recurrent Network for Handwritten Japanese Text Recognition

著者 (3件)： Ly Nam Tuan (Tokyo University of Agriculture and Technology,Department of Computer and Information Sciences,Koganei-shi,Tokyo,Japan,184-8588) ,  Nguyen Cuong Tuan (Tokyo University of Agriculture and Technology,Department of Computer and Information Sciences,Koganei-shi,Tokyo,Japan,184-8588) ,  Nakagawa Masaki (Tokyo University of Agriculture and Technology,Department of Computer and Information Sciences,Koganei-shi,Tokyo,Japan,184-8588)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICFHR  ページ： 163-168  発行年： 2020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： 手書き日本語テキスト認識は,大きな文字集合,書き込みスタイルの多様性,および文字間の多重語彙のために,依然として大きな挑戦的なタスクである。本論文では,手書き日本語テキストラインを認識するための注意Augmented Convolutional Reカレント Network(AACRN)のモデルを提案した。AACRNモデルは3つの主な部分:畳込み特徴抽出器,自己注意ベース符号器,およびCTCデコーダである。全モデルはエンドツーエンドに訓練できる。実験では,TUAT KondateデータセットとKuzshijiデータセットに関するAACRNモデルの性能を評価する。実験の結果は,提案モデルがTUAT KondateとKuzshijiデータセットの試験セットに関して最先端の認識精度より高い性能を達成することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  復号器 ,  特徴抽出 ,  *日本語 ,  カレント ,  語彙 ,  多重化 ,  符号器 ,  エンドツーエンド方式
準シソーラス用語： *手書き ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 手書き ,  日本語 ,  注意 ,  拡張 ,  畳込み ,  リカレント