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くずし字認識の進化とサービス化の展開
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/208670
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20867014a056f5-701f-4c55-9506-e928bb3052c7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CH2020001.pdf (1.3 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-12-05 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | くずし字認識の進化とサービス化の展開 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | The Evolution of Kuzushiji Recognition Research and Services | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | くずし字; 機械学習; 古典籍; 文字認識 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 人文学オープンデータ共同利用センター/国立情報学研究所 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 人文学オープンデータ共同利用センター/国立情報学研究所 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| ROIS-DS Center for Open Data in the Humanities/National Institute of Informatics, ROIS-DS Center for Open Data in the Humanities/National Institute of Informatics | ||||||||||
| 著者名 |
カラーヌワット, タリン
× カラーヌワット, タリン
× 北本, 朝展
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| 著者名(英) |
Tarin, Clanuwat Asanobu Kitamoto
× Tarin, Clanuwat Asanobu Kitamoto
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 人文学オープンデータ共同利用センター（CODH）と国文学研究資料館が2016年に日本古典籍くずし字データセットを公開した後，くずし字認識研究は大きく進展した．そして2019年のKaggleくずし字認識コンペティションを経て，CODHはKuroNetくずし字認識サービスを公開した．本論文はこうした流れを振り返り，くずし字認識と物体検出アルゴリズムの関係，KuroNetの進化，くずし字認識のサービス化，Kaggleコンペの教訓，くずし字認識スマホアプリの開発，くずし字認識研究の課題とデータセットの拡大など，くずし字研究の多岐にわたる展開をまとめる． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Kuzushiji recognition research has been progressing recently after the release of Kuzushiji dataset from the Center for Open Data in the Humanities (CODH) in 2016. In 2019, CODH also released KuroNet Kuzushiji Recognition service after Kaggle Kuzushiji Recognition competition. In this paper, we talk about the benefit of using object detection algorithm for Kuzushiji recognition. We also explain about the development of KuroNet, Kuzushiji recognition system and the online Kuzushiji recognition service. We also talk about what we learned from Kaggle competition and discuss about the future work for Kuzushiji recognition research including on-device Kuzushiji recognition application with smartphone and how to expand the Kuzushiji dataset for machine learning. | |||||||||
| 書誌情報 |
じんもんこん2020論文集 巻 2020, p. 3-10, 発行日 2020-12-05 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
