WordSpotting
在本申请中,展示了一种方法,该方法采用了单词定位技术来加速手动转录过程并降低了训练数据的创建成本。 关键字定位 (KWS) 可以被定义为识别文档图像上的位置的任务,这些位置具有..
基本信息
- 更新日期:
- 包名:
- mhalkngfikplkfockhiookaikajfioce
- 版本:
- 0.2
- 大小:
- 406KiB
- 类型:
- 应用
- 平台:
- Chrome
- 评分:
- 发布日期:
- 2015-03-17
- 价格:
- 免费
- 开发者:
- vc.ee.duth.gr/ws
WordSpotting插件截图
WordSpotting插件简介
In this application, a methodology is demonstrated that employs word spotting technique to speed up the manual transcription process and reduces the creation cost of training data.
Keyword spotting (KWS) can be defined as the task of identifying locations on a document image which have high probability to contain an instance of a queried word, without explicitly recognizing it.
The main advantage of KWS systems is that they only perform word detection without any training data or any language model, and thus it makes them ideal as recommender system for helping the user transcribe the document.
The major achievement of the current application is the reduction in time expenses required to achieve transcription data which could feed a Handwriting Text Recognition engine in a bootstrapping fashion. The keyword spotting pipeline is coupled with a relevance feedback mechanism which introduces the user in the retrieval loop, thus, improving the final retrieval performance.
Current work is supported by the European Unions Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) under grant agreement No. 600707 – tranScriptorium.
More details: http://transcriptorium.eu/
Developer: Konstantinos Zagoris (http://www.zagoris.gr)
Visual Computing Group (http://vc.ee.duth.gr/)
National Center for Scientific Research “Demokritos” (http://www.demokritos.gr/?lang=en)
中文翻译
在本申请中,展示了一种方法,该方法采用了单词定位技术来加速手动转录过程并降低了训练数据的创建成本。
关键字定位 (KWS) 可以被定义为识别文档图像上的位置的任务,这些位置具有高概率包含查询的单词的实例,而不明确地识别它。
KWS系统的主要优点是它们只执行单词检测,而没有任何训练数据或任何语言模型,因此它使它们成为帮助用户转录文档的推荐系统的理想选择。
当前应用程序的主要成就是减少了实现转录数据所需的时间费用,该数据可以以自举方式提供手写文本识别引擎。关键词识别管道与相关反馈机制相耦合,在检索循环中引入用户,从而提高了最终的检索性能。
目前的工作由欧洲联盟第七框架方案 (FP7/2007-2013) 根据第600707 – tranScriptorium的支持。
更多详细信息: http://transcriptorium.eu/
开发人员: Konstantinos Zagoris (http://www.zagoris.gr)
视觉计算组 (http://vc.ee.duth.gr/)
国家科学研究中心 “Demokritos” (http://www.demokritos.gr/?lang=en)