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J-GLOBAL ID：202002253355830422   整理番号：20A0592229

学術図形のための畳込みニューラルネットワークを用いたチャート型分類【JST・京大機械翻訳】

Chart-Type Classification Using Convolutional Neural Network for Scholarly Figures

著者 (5件)： Ishihara Takeo (Mie University, Tsu, Japan) ,  Morita Kento (Mie University, Tsu, Japan) ,  Shirai Nobu C. (Mie University, Tsu, Japan) ,  Wakabayashi Tetsushi (Mie University, Tsu, Japan) ,  Ohyama Wataru (Saitama Institute of Technology, Fukaya, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12047  ページ： 252-261  発行年： 2020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： スマート話者によるテキストから音声への変換は,文書を読み出すために全体的な失明に近い視覚障害者を支援すると期待されている。本研究は,そのようなテキストから音声への変換が学術文書に適用される状況を想定する。通常,学術文書におけるページは,複数の領域,すなわち通常のテキスト,数学的表現,表,および図形から成る。本論文では,畳込み型ニューラルネットワークを用いて,チャット型の学術的図形を分類する手法を提案する。この方法は入力図形画像をラインチャートやその他に分類する。著者らは,実際の学術論文から収集された学術図形データセットを用いて,この方法の精度を評価した。提案方法の分類精度は97%を達成した。また,提案した方法の性能を,ハンドクレーティング特徴とサポートベクトルマシンの性能と比較した。結果は,提案したCNN分類が従来の手法より優れていることを示唆した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  視覚障害者 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像認識 ,  サポートベクトルマシン ,  *畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 画像分類 ,  分類精度 ,  チャットシステム ,  話者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： チャート ,  画像認識 ,  画像分類 ,  文書認識

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学術 ,  図形 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  チャート ,  分類