使用基于图的方法识别楔形文字符号
计算机视觉与模式识别
2018-03-12 v2
摘要
楔形文字是构成最早书写系统之一，由泥板上楔形的刻痕实现。已有大量楔形文字泥板被发现并逐步数字化，可供自动化处理。由于阅读楔形文字仍是一项手工任务，我们针对识别楔形文字符号这一真实世界应用，采用两种具有互补运行时间特性的基于图的方法。我们提出一种楔形文字符号的图模型，以及基于图编辑距离概念的定制距离度量。我们提出其高效启发式计算方法，并通过实验在分类任务中证明其有效性。为此，该距离度量被用于实现最近邻分类器，随着训练集规模增大，预测阶段的计算成本很高。为克服此问题，我们提议使用适配于图的 CNN 作为替代方案，将计算成本转移到训练阶段。我们在关于运行时间与预测精度的广泛实验比较中证明了两种方法的可行性。尽管当前可用的标注真实世界数据仍然有限，我们使用 CNN 获得了高准确率，尤其在训练集通过增广样本丰富时。
引用
@article{arxiv.1802.05908,
title = {Recognizing Cuneiform Signs Using Graph Based Methods},
author = {Nils M. Kriege and Matthias Fey and Denis Fisseler and Petra Mutzel and Frank Weichert},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.05908},
year = {2018}
}