Binarisering av degraderade historiska manuskriptbilder är ett viktigt förbehandlingssteg för många dokumentbehandlingsuppgifter. Vi formulerar binarization som en pixel klassificering lärande uppgift och tillämpa en roman Fully Convolutional Network (FCN) arkitektur som fungerar på flera bildskalor, inklusive full upplösning. FCN är utbildad för att optimera en kontinuerlig version av Pseudo F-måttet och en ensemble av FCNs överträffa tävlingsvinnarna på 4 av 7 DIBCO tävlingar. Samma binariseringsteknik kan också tillämpas på olika domäner som Palm Leaf Manuskript med bra prestanda. Vi analyserar prestandan hos den föreslagna modellen w.r.t. de arkitektoniska hyperparametrarna, storleken och mångfalden av träningsdata och de inmatningsfunktioner som valts.
I REF, det helt konvolutionella neurala nätverket tillämpas på flera bildskalor.
Document Image Binarization with Fully Convolutional Neural Networks
{'venue': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'journal': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}