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  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2015
  4. 2015-MPS-104

近代書籍に特化した認識手法のための効率的な学習データ収集法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/142735
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/142735
67d49c19-6344-4360-ac39-02c6422c5f21
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS15104009.pdf IPSJ-MPS15104009.pdf (812.0 kB)
Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2015-07-20
タイトル
タイトル 近代書籍に特化した認識手法のための効率的な学習データ収集法
タイトル
言語 en
タイトル An Effective and Interactive Training Data Collection Method for Early-Modern Japanese Printed Character Recognition
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
奈良女子大学
著者所属
奈良女子大学
著者所属
奈良女子大学
著者所属
奈良女子大学
著者所属
奈良女子大学
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者所属(英)
en
Nara Women's University
著者名 上坂, 和美

× 上坂, 和美

上坂, 和美

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粟津, 妙華

× 粟津, 妙華

粟津, 妙華

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石川, 由羽

× 石川, 由羽

石川, 由羽

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高田, 雅美

× 高田, 雅美

高田, 雅美

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城, 和貴

× 城, 和貴

城, 和貴

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著者名(英) Kazumi, Kosaka

× Kazumi, Kosaka

en Kazumi, Kosaka

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Taeka, Awazu

× Taeka, Awazu

en Taeka, Awazu

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Yu, Ishikawa

× Yu, Ishikawa

en Yu, Ishikawa

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Masami, Takata

× Masami, Takata

en Masami, Takata

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Kazuki, Joe

× Kazuki, Joe

en Kazuki, Joe

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,近代デジタルライブラリーの自動テキスト化に向けた学習データの収集を効率的に行うための Web アプリケーションの開発を行う.国立国会図書館では,多数の近代書籍を一般公開しているが,全文検索ができない.歴史的に貴重な文学で高度な検索を行うには画像データからのテキスト化が求められている.テキスト化のために PDC 特徴と SVM を用いた近代書籍に特化した多フォント活字認識手法が提案されている.この手法の性能を向上させるためには,大量の学習データが必要である.しかしながら手動で収集することは大変非効率である.そこで本研究では,データ収集支援を行う Web アプリケーションを提案する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In this paper, we present a web application that supports to collect training data efficiently for early-modern Japanese printed character recognition. The national diet library in Japan provides a lot of early-modern (AD1868-1945) Japanese printed books to the public, but full-text search is essentially impossible. In order to perform advanced search in historical literatures, it is required extracting texts from images. To solve this problem, we have already proposed a multi-font Kanji character recognition method using the PDC feature and an SVM. For growing in performance of this method, we need big amounts of training data. However, collecting training data by hand is extremely inefficient. Therefore, we propose a Web application that supports collecting training data.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10505667
書誌情報 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻 2015-MPS-104, 号 9, p. 1-4, 発行日 2015-07-20
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8833
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 18:51:10.420811
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