I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för word-level Indic script identifikation med endast tecken-nivå data i utbildningsstadiet. Fördelarna med att använda data på teckennivå för utbildning har beskrivits i avsnitt I. Vår metod använder en multimodal djup nätverk som tar både offline och online modalitet av data som indata för att utforska informationen från båda metoderna gemensamt för skript identifiering uppgift. Vi tar handskrivna data i båda modaliteterna som indata och den motsatta modaliteten genereras genom intermodalitetsomvandling. Därefter matar vi detta modalitetspar offline-online till vårt nätverk. Därför, tillsammans med fördelen med att utnyttja information från båda modaliteterna, kan det fungera som en enda ram för både offline och online skriptidentifiering samtidigt vilket minskar behovet av att utforma två separata skript identifieringsmoduler för individuell modalitet. Ett annat viktigt bidrag är att vi föreslår ett nytt villkorligt multimodalt fusionssystem för att kombinera information från offline och online-modalitet som tar hänsyn till det verkliga ursprunget för de data som matas till vårt nätverk och därmed kombinerar det adaptivt. Ett uttömmande experiment har gjorts på en datauppsättning bestående av engelska och sex indiska skript. Vårt föreslagna ramverk överträffar tydligt olika ramverk baserade på traditionella klassificeringar tillsammans med handgjorda funktioner och djupt lärande baserade metoder med en tydlig marginal. Omfattande experiment visar att genom att endast använda utbildningsdata på teckennivå kan man uppnå en toppmodern prestanda som liknar den som uppnås med traditionell utbildning med hjälp av ordnivådata i vårt ramverk.
Bhunia m.fl. Ref presenterade en ny metod för ordnivå Indic-script-igenkänning med hjälp av teckennivådata i inmatningsstadiet.
Indic Handwritten Script Identification using Offline-Online Multimodal Deep Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}