Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Arabic handwriting recognition" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Attention-based deep learning model for Arabic handwritten text recognition
Autorzy:
Aïcha Gader, Takwa Ben
Echi, Afef Kacem
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2201264.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Instytut Informatyki Technicznej
Tematy:
Arabic handwriting recognition
attention mechanism
BLSTM
CNN
CTC
RNN
Opis:
This work proposes a segmentation-free approach to Arabic Handwritten Text Recog-nition (AHTR): an attention-based Convolutional Neural Network - Recurrent Neural Network - Con-nectionist Temporal Classification (CNN-RNN-CTC) deep learning architecture. The model receives asinput an image and provides, through a CNN, a sequence of essential features, which are transferred toan Attention-based Bidirectional Long Short-Term Memory Network (BLSTM). The BLSTM gives features sequence in order, and the attention mechanism allows the selection of relevant information from the features sequences. The selected information is then fed to the CTC, enabling the loss calculation and the transcription prediction. The contribution lies in extending the CNN by dropout layers, batch normalization, and dropout regularization parameters to prevent over-fitting. The output of the RNN block is passed through an attention mechanism to utilize the most relevant parts of the input sequence in a flexible manner. This solution enhances previous methods by improving the CNN speed and performance and controlling over model over-fitting. The proposed system achieves the best accuracy of97.1% for the IFN-ENIT Arabic script database, which competes with the current state-of-the-art. It was also tested for the modern English handwriting of the IAM database, and the Character Error Rate of 2.9% is attained, which confirms the model’s script independence.
Źródło:
Machine Graphics & Vision; 2022, 31, 1/4; 49--73
1230-0535
2720-250X
Pojawia się w:
Machine Graphics & Vision
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies