Graph-based keyword spotting in historical manuscripts using Hausdorff edit distance

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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2019
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Institut für Wirtschaftsinformatik
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Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Pattern Recognition Letters
Themenheft
DOI der Originalpublikation
https://doi.org/10.1016/j.patrec.2018.05.003
URI
https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42432
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
121
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
61-67
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Elsevier
Verlagsort / Veranstaltungsort
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Keyword spotting enables content-based retrieval of scanned historical manuscripts using search terms, which, in turn, facilitates the indexation in digital libraries. Recent approaches include graph-based representations that capture the complex structure of handwriting. However, the high representational power of graphs comes at the cost of high computational complexity for graph matching. In this article, we investigate the potential of Hausdorff edit distance (HED) for keyword spotting. It is an efficient quadratic-time approximation of the graph edit distance. In a comprehensive experimental evaluation with four types of handwriting graphs and four benchmark datasets (George Washington, Parzival, Botany, and Alvermann Konzilsprotokolle), we demonstrate a strong performance of the proposed HED-based method when compared with the state of the art, both, in terms of precision and speed.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Projekt
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
0167-8655
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Ameri, M. R., Stauffer, M., Riesen, K., Bui, T. D., Fischer, A., & Fischer, A. (2019). Graph-based keyword spotting in historical manuscripts using Hausdorff edit distance. Pattern Recognition Letters, 121, 61–67. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2018.05.003
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