Khái niệm cốt lõi
제안된 모델은 작성자 특정 지역 특징과 작성자 독립적 전역 특징을 결합하여 강건한 작성자 특징 표현을 생성하며, 주목 메커니즘을 통해 성능을 향상시킨다.
Tóm tắt
이 논문은 단어 이미지를 입력으로 하는 오프라인 텍스트 독립 필기체 작성자 식별 시스템을 위한 다채널 합성곱 기반 엔드-투-엔드 네트워크를 제안한다.
제안된 네트워크는 다음과 같은 특징을 가진다:
- 작성자 특정 지역 특징과 작성자 독립적 전역 특징을 결합하여 강건한 작성자 특징 표현을 생성한다.
- 주목 메커니즘을 통해 장거리 의존성을 효과적으로 포착하여 성능을 향상시킨다.
- 단어 이미지에서 추출된 조각(fragment)을 입력으로 하여 작성자 특징을 학습한다.
- 세 개의 벤치마크 데이터셋에서 우수한 성능을 보인다.
Thống kê
단어 이미지에서 추출된 조각(fragment)은 작성자 특징을 효과적으로 학습하는 데 도움이 된다.
단어 이미지에 포함된 문자 수가 3개 이상일 때 제안된 모델의 성능이 향상된다.
Trích dẫn
"제안된 모델은 작성자 특정 지역 특징과 작성자 독립적 전역 특징을 결합하여 강건한 작성자 특징 표현을 생성한다."
"주목 메커니즘을 통해 장거리 의존성을 효과적으로 포착하여 성능을 향상시킨다."