ABSTRACT Identifikation av en person från hans skrivande är ett av de utmanande problemen, men det är inte nytt. Ingen kan förkasta dess tillämpningar inom ett antal områden, såsom kriminalteknisk analys, historiska dokument och forntida handskrifter. Djupinlärningsbaserade metoder har visat sig vara de bästa funktionsutsugarna från massiva mängder heterogena data och ger lovande och överraskande förutsägelser om mönster jämfört med traditionella metoder. Vi tillämpar en djup överföring convolutional neural network (CNN) för att identifiera en författare med hjälp av handstil textlinje bilder på engelska och arabiska språk. Vi utvärderar olika fryslager av CNN (Conv3, Conv4, Conv5, Fc6, Fc7 och fusion av Fc6 och Fc7) som påverkar skribentens identifieringsfrekvens. I detta dokument tillämpas överföringslärande som en pionjärstudie med hjälp av ImageNet (basdatauppsättning) och QUWI-datauppsättning (måldatauppsättning). För att minska risken för övermontering, används dataförstoring tekniker som konturer, negativa och skärpa med hjälp av textline bilder av måldata-uppsättning. Den skjutbara fönsterinflygningen används för att göra patchar som en inmatningsenhet till CNN-modellen. Den AlexNet arkitektur används för att extrahera diskriminerande visuella funktioner från flera representationer av bild fläckar som genereras av förbättrade förbehandlingstekniker. De extraherade funktionerna från patchar matas sedan till en stöd vektor maskin klassificerare. Vi insåg den högsta noggrannheten med hjälp av frys Conv5 lager upp till 92,78% på engelska, 92,20% på arabiska, och 88,11% på kombinationen av arabiska och engelska, respektive. INDEX TERMS Writer identifiering, visuella funktioner, AlexNet, flerspråkig, stöd vektor maskin.
En överföring djup inlärning från ImageNet används i REF där djupa funktioner extraheras på små bild patcher och sedan matas till en SVM klassificerare.
Automatic Visual Features for Writer Identification: A Deep Learning Approach
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}