I detta dokument presenteras en sidsegmenteringsmetod för handskrivna historiska dokumentbilder baserade på ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Vi betraktar sidsegmentering som ett pixelmärkningsproblem, dvs. varje pixel klassificeras som en av de fördefinierade klasserna. Traditionella metoder inom detta område bygger på handgjorda funktioner noggrant avstämda med hänsyn till tidigare kunskap. Däremot föreslår vi att lära sig funktioner från rå bild pixlar med hjälp av ett CNN. Medan många forskare fokuserar på att utveckla djupa CNN-arkitekturer för att lösa olika problem, tränar vi ett enkelt CNN med endast ett konvolutionslager. Vi visar att den enkla arkitekturen uppnår konkurrenskraftiga resultat mot andra djupa arkitekturer på olika offentliga dataset. Experiment visar också den föreslagna metodens effektivitet och överlägsenhet jämfört med tidigare metoder.
Istället föreslår författarna i REF att använda ett Convolution Networks för pixelmärkningsuppgiften.
Convolutional Neural Networks for Page Segmentation of Historical Document Images
{'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', 'Mathematics']}