A new database of Houma Alliance Book ancient handwritten characters and classifier fusion approach

要約

ホウマ同盟の本は、中国の山西省博物館街にある博物館の国宝の 1 つです。
古代史を研究する上で大きな歴史的意義を持っています。
今日まで、法魔同盟ブックに関する研究は紙文書の識別にとどまっており、これは識別が非効率的であり、表示、研究、および公開が困難です。
したがって、ホウマリーグの認識された古代文字のデジタル化は、古代文字の認識効率を効果的に改善し、より信頼性の高い技術サポートとテキストデータを提供できます。
この論文では、Houma Alliance Bookの古代手書き文字の新しいデータベースと、古代手書き文字を認識するためのマルチモーダル融合方法を提案しています。
データベースでは、297 のクラスと 3,547 の鳳凰同盟の古代手書き文字のサンプルが、元の書籍コレクションと人間の模倣によって収集されています。
さらに、意思決定レベルの分類子融合戦略を適用して、古代の手書き文字認識用の 3 つのよく知られたディープ ニューラル ネットワーク アーキテクチャを融合します。
新しいデータベースで実験が行われます。
実験結果は、最初に新しいデータベースのベースライン結果を研究コミュニティに提供し、次に提案された方法の効率を示します。

要約(オリジナル)

The Houma Alliance Book is one of the national treasures of the Museum in Shanxi Museum Town in China. It has great historical significance in researching ancient history. To date, the research on the Houma Alliance Book has been staying in the identification of paper documents, which is inefficient to identify and difficult to display, study and publicize. Therefore, the digitization of the recognized ancient characters of Houma League can effectively improve the efficiency of recognizing ancient characters and provide more reliable technical support and text data. This paper proposes a new database of Houma Alliance Book ancient handwritten characters and a multi-modal fusion method to recognize ancient handwritten characters. In the database, 297 classes and 3,547 samples of Houma Alliance ancient handwritten characters are collected from the original book collection and by human imitative writing. Furthermore, the decision-level classifier fusion strategy is applied to fuse three well-known deep neural network architectures for ancient handwritten character recognition. Experiments are performed on our new database. The experimental results first provide the baseline result of the new database to the research community and then demonstrate the efficiency of our proposed method.

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