Text-oberoende skribent identifiering är utmanande på grund av den enorma variationen av skriftligt innehåll och tvetydiga skrivna stilar av olika författare. Denna artikel föreslår DeepWriter, en djup multi-stream CNN för att lära sig djup kraftfull representation för att erkänna författare. DeepWriter tar lokala handskrivna plåster som ingång och tränas med softmax klassificering förlust. De viktigaste bidragen är: 1) vi utformar och optimerar multi-stream struktur för skribent identifiering uppgift; 2) vi introducerar data förstärkning lärande för att förbättra prestanda DeepWriter; 3) vi introducerar en patch scanning strategi för att hantera text bild med olika längder. Dessutom finner vi att olika språk som engelska och kinesiska kan dela gemensamma funktioner för skribent identifiering, och gemensam utbildning kan ge bättre prestanda. Experimentella resultat på IAM och HWDB dataset visar att våra modeller uppnår hög identifieringsnoggrannhet: 99,01% på 301 författare och 97,03% på 657 författare med en engelsk meningsinput, 93,85% på 300 författare med en kinesisk teckeninmatning, som överträffar tidigare metoder med stor marginal. Dessutom får våra modeller en noggrannhet på 98,01% på 301 författare med endast 4 engelska alfabet som ingång.
I REF införde Xing en metod för dataförstärkning för att förbättra prestandan hos den föreslagna DeepWriter.
DeepWriter: A Multi-stream Deep CNN for Text-Independent Writer Identification
{'venue': '2016 15th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)', 'journal': '2016 15th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}