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J-GLOBAL ID：202002221055234535   整理番号：20A2277923

漢字のための新しい意味的セグメンテーションモデル【JST・京大機械翻訳】

A Novel Semantic Segmentation Model for Chinese Characters

著者 (5件)： Gao Zhenyu (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Liu Jin (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Li Yiyao (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Yang Yihe (College of Information Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  He Huihua (College of Education, Shanghai Normal University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 179083-179093  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 文字セグメンテーションは,光学的特性認識(OCR)において重要な役割を果たす。特徴表現の限界のために,伝統的画像分析ベースの方法は,特に複雑な構造を持っている中国語特性のために,接続されたまたは壊れたストロークで特性を十分にセグメント化できない。この問題を解決するため,本論文では,完全畳込みニューラルネットワーク(FCN)に基づく新しいセグメンテーションモデルを提案した。モデルは,まず,空間特徴を抽出するために畳み込みニューラルネットワークを使用し,次に全体モデルを通してそれらを共有する。2つのFCNを用いて,スコアマップを形成する文字情報を抽出した。最後に,スコアマップにおける正確なセグメンテーションポイントを調整するために,特性特徴を再使用した。その上,特徴表現の能力を強化するため,特性輪郭をよく記述できる新規化合物特性特徴も提案する。提案方法を,文献において提案された方法に対して,GBSDとCASIA-HWDB-MTの2つのデータセットで検証した。実験結果は,提案モデルが最先端の方法より優れていることを示した。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： 光学的性質 ,  *漢字 ,  *セグメンテーション ,  中国語 ,  画像分析 ,  再利用
準シソーラス用語： 文字情報 ,  特徴表現 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 漢字 ,  意味 ,  セグメンテーション ,  モデル