Jul, 2023

离线文本识别的作者适应性：基于神经网络方法的探索

PDF
TL;DR手写识别中，深度学习取得了显著成就。然而，神经网络在处理数据分布转变时存在问题。本文讨论如何使手写识别模型能够自适应不同风格的书写，通过使用少量新人笔迹的例子进行适应。通过两种基本模型以及模型无关元学习和作家代码两种方法，实验结果表明 MetaHTR 在适应性上优于基准模型，提高了 1.4 到 2.0 的词错误率，并且深层模型适应性好于浅层模型。然而，MetaHTR 在更大模型或句子级别的手写识别中的计算和内存需求可能变得不切实际，而基于学习特征或 Hinge 统计特征的作家代码并未提高识别性能。
handwriting recognitionneural networkswriter adaptivemetahtrword error rate
发现论文，激发创造
  • MetaHTR：面向作者自适应的手写文本识别

    本文提出了一种新颖的元学习框架，该框架可以在推理过程中通过支持集合利用额外的新作者数据并通过单个梯度步更新输出作者自适应模型，这个模型可以在最先进的 HTR 模型之上轻松实现，并且可以在极少的新风格数据下实现平均 5-7% 的性能提升。

    Apr, 2021

  • 用于合成至真实手写单词识别的无监督适应

    本文提出一种无监督的写手适应方法，使用合成字体完全训练出的识别器自动适应新的入职写手，从而提供了一种实用且通用的方法来处理新的文档收集，而不需要任何昂贵和繁琐的手动注释步骤。

    Sep, 2019

  • 如何选择预训练的手写识别模型用于单作者微调

    通过对大型基准数据集和通过手写文本生成模型产生的合成数据集的研究，本文提出在大数据集上预训练手写文本识别模型，并在少量带有个人特点手写的小规模数据集上进行微调，以有效转录手稿。

    May, 2023

  • 一个可扩展的手写文本识别系统

    本研究主要解决将手写文本识别能力添加到大规模多语言 OCR 系统中的难点，包括数据获取，效率和集成等三个方面，通过使用在线手写数据集和基于神经网络的线识别模型等方式解决了这些问题，实现了 HTR 能力在 OCR 系统中的集成。

    Apr, 2019

  • 卷积识别模型特征与文本标签相结合的离线检测错误拼写的手写词

    通过引入与文本进行比较的任务，我们提出了一个无限制的二元分类器，其中包括一个手写识别特征提取器和一个多模态分类头，该分类头将特征提取器的输出与输入文本的向量表示进行卷积。我们的模型的分类头完全基于使用最先进的生成对抗网络创建的合成数据进行训练。我们证明，与直接使用最先进的手写识别模型来解决任务相比，尽管保持高回收率，但分类器可以进行校准，使平均精确度提高了 19.5%。这种巨大的性能提升可以在利用人 - 环自动化的应用中带来显著的生产力增长。

    Sep, 2023

  • 基于作家感知 CNN 的简洁 HMM 离线手写中文文本识别

    本文介绍了一种基于数据驱动状态捆绑算法的作家感知 CNN-PHMM 方法，用于离线手写中文文本识别。这个方法使用卷积神经网络和廉价的 HMM 模型，通过集成一个适应层来处理文本中作家的不同书写风格，并分离同音字，最终比之前的方法提高了 16.6％的字符错误率 (CER)。在结合 N-gram 语言模型和递归神经网络语言模型后，CER 进一步降低至 3.17％。

    Dec, 2018

  • 基于 Transformer 的阿拉伯离线手写文本识别方法

    手写识别是模式识别和机器学习领域中具有挑战性和关键问题，其应用领域广泛。本文专注于离线阿拉伯手写文本识别问题，并引入两种替代架构，即 Transformer Transducer 和标准序列到序列 Transformer，并比较它们在准确性和速度方面的性能表现，结果显示我们的方法在识别离线阿拉伯手写文本方面优于当前最先进的方法。

    Jul, 2023

  • 离线手写中文文本识别与卷积神经网络

    本文研究基于深度学习的方法在离线手写中文文本识别领域的应用，使用只有卷积神经网络的模型和 CTC 损失函数实现，采用 Dropout 方法以防止过拟合，最终在 ICDAR 2013 竞赛数据集上实现了 6.81% 的字符错误率，为同等条件下最好的研究结果。

    Jun, 2020

  • 基于单个手写单词图像的深度自适应写手识别学习

    该论文提出了一种基于多任务深度自适应学习的方法，利用深度卷积神经网络从显式内容识别的辅助任务中学习通用的特征，从而提高单词图像的写作者识别性能。

    Sep, 2018

  • 注意力聚焦：非递归手写文本行识别

    使用变形金刚模型的多头自我注意力层，无需回归方法且具有超出预定义词汇表的单词识别能力，能实现很高的手写识别精度，即使在少量样本学习情况下也可取得满意的结果。

    May, 2020