ARU-NetとLeNetを用いた日本古典籍の自動解読

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-12-07
• タイトル: ARU-NetとLeNetを用いた日本古典籍の自動解読
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Early Japanese Books automatic recognition by combining ARU-Net and LeNet
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ARU-Net; LeNet; 自動認識; 深層学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 立命館大学
• 著者所属: 立命館大学
• 著者所属: 立命館大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ritsumeikan University, Ritsumeikan University, Ritsumeikan University
• 著者名: 呂, 氷; 冨山, 宏之; 孟, 林
• 著者名(英): Bing, Lyu; Hiroyuki, Tomiyama; Lin, Meng
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 現在、数多くの日本古典籍が未だ解読されていない。また、多くの文字はくずし文字により記載されたため、日本古典籍の自動解読の難しさを増している。我々は、複数の深層学習モデルを用いて、日本の古典籍の自動解読を目指す。詳細には、まず、ARU-Netを用いて、文章ラインを自動的に抽出する。次に、ARU-Netによる得られた文章ラインを用いて、文字サイズ毎にスライスし、文字の候補を生成する。最後に、候補である文字に対して、LeNetにより認識を行い、高い信頼度の文字が認識結果とする。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Now, Lots of Early Japanese books are not be understand. Furthermore, a lot of these books are described by Kuzushi character, which increases the difficult of automatic understanding of Early Japanese Books. In this paper, we propose a deep learning based Early Japanese Books recognition method and aim to realize the automatic recognition. Firstly, the text lines of Early Japanese Books are extracted by ARU-Net, then the extracted text lines are sliced as a character size for obtaining the candidate of characters. At last the candidate characters are testing by LeNet for obtaining the recognition results and the confidence. The high confidence results are select as the final recognition results.
• 書誌情報: じんもんこん2019論文集; 巻 2019, p. 151-156, 発行日 2019-12-07
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会