Cross-evaluation of graph-based keyword spotting in handwritten historical documents
Vorschaubild nicht verfügbar
Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2019
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Graph-Based Representations in Pattern Recognition. 12th IAPR-TC-15 International Workshop, GbRPR 2019, Tours, France, June 19-21, 2019. Proceedings
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Lecture notes in computer science
Reihennummer
11510
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
45-55
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Springer
Verlagsort / Veranstaltungsort
Cham
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
In contrast to statistical representations, graphs offer some inherent advantages when it comes to handwriting representation. That is, graphs are able to adapt their size and structure to the individual handwriting and represent binary relationships that might exist within the handwriting. We observe an increasing number of graph-based keyword spotting frameworks in the last years. In general, keyword spotting allows to retrieve instances of an arbitrary query in documents. It is common practice to optimise keyword spotting frameworks for each document individually, and thus, the overall generalisability remains somehow questionable. In this paper, we focus on this question by conducting a cross-evaluation experiment on four handwritten historical documents. We observe a direct relationship between parameter settings and the actual handwriting. We also propose different ensemble strategies that allow to keep up with individually optimised systems without a priori knowledge of a certain manuscript. Such a system can potentially be applied to new documents without prior optimisation.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
12th IAPR-TC-15 International Workshop, GbRPR 2019
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
19.06.2019
Enddatum der Konferenz
21.06.2019
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-3-030-20080-0
978-3-030-20081-7
978-3-030-20081-7
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
STAUFFER, Michael, Paul MAERGNER, Andreas FISCHER und Kaspar RIESEN, 2019. Cross-evaluation of graph-based keyword spotting in handwritten historical documents. In: Donatello CONTE, Jean-Yves RAMEL und Pasquale FOGGIA (Hrsg.), Graph-Based Representations in Pattern Recognition. 12th IAPR-TC-15 International Workshop, GbRPR 2019, Tours, France, June 19-21, 2019. Proceedings. Cham: Springer. 2019. S. 45–55. Lecture notes in computer science, 11510. ISBN 978-3-030-20080-0. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42553