I detta dokument, vi närmar oss problemet med segmenteringfri fråge-för-sträng ord spotting för handskrivna dokument. Med andra ord använder vi metoder inspirerade från datorseende och maskininlärning för att söka efter ord i stora samlingar av digitaliserade manuskript. Vi är särskilt intresserade av historiska handskrivna texter, som ofta är mycket mer utmanande än moderna tryckta dokument. Denna uppgift är viktig, eftersom den ger människor ett sätt att snabbt hitta det de söker i stora samlingar som är tråkiga och svåra att läsa manuellt. I detta syfte introducerar vi en end-to-end trainingable modell baserad på djupa neurala nätverk som vi kallar Ctrl-F-Net. Med tanke på en hel manuskriptsida genererar modellen samtidigt regionala förslag, och inbäddar dessa i ett distribuerat ord som inbäddar utrymme, där sökningar utförs. Vi utvärderar modellen på gemensamma riktmärken för handskriven word spotting, överträffar tidigare state-of-t heart segmentation-fri metoder med stor marginal, och i vissa fall även segmentering-baserade metoder. En intressant tillämpning av vår strategi i verkliga livet är att hjälpa historiker att hitta och räkna specifika ord i domstolsregister som är relaterade till kvinnors näringsverksamhet och arbetsfördelning. Vi erbjuder lovande preliminära experiment som validerar vår metod för denna uppgift.
I dokumentet REF visades en regionförslagsnätverksdriven ordspottingmekanism, där end-to-end-modellen kodar regionala funktioner i ett distribuerat ordinslagsutrymme, där sökningar utförs.
Neural Ctrl-F: Segmentation-Free Query-by-String Word Spotting in Handwritten Manuscript Collections
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}