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アイテム
CenterNetを用いる崩し文字の認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205935
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205935a980befc-c4c2-41d6-ae3f-8ed9c19b4ef1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z82-5ZF-04.pdf (396.8 kB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | CenterNetを用いる崩し文字の認識 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | コンピュータと人間社会 | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 立命館大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 立命館大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 立命館大 | ||||||||||||||
| 著者名 |
陳, 楽ハン
× 陳, 楽ハン
× 呂, 氷
× 冨山, 宏之
× 孟, 林
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 多くの日本古典籍はくずし文字で書かれている。くずし文字は文章を速く書くために、簡略化された日本文字の書体である。現代、あまり使わないために、これらの日本古典籍を解読が難航している。深層学習は、物体認識として幅広く応用されたため、くずし文字の認識にも貢献できると考えられる。従って、我々は深層学習を用いたくずし文字の認識を目指している。本研究は、今年4月に新しく提案されたCenterNetを用いて、くずし文字の自動認識を実現し、評価を行った。オープンデータ共同利用センターにより提供された4000種文字で、60万枚の文字画像を用いて学習を行い、その結果をAlexNetとの比較を行った。 | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 551-552, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
