Data Augmentation for Offline Arabic Handwritten Text Recognition Using Moving Least Squares
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the research problem of Offline Arabic Handwriting Text Recognition (HTR).One of the most important approaches to HTR systems is deep learning.A large amount of annotated data is needed to train deep learning-based HTR systems.The Arabic language is spoken by hundreds of millions of people in North Africa and the Middle East.Writing styles and common words differ significantly between those regions.Due to the great diversity possible, designing a statistically represented and balanced database of Arabic handwritten texts by gathering and labeling the texts is an arduous task to achieve.One of the ways to enrich the training databases is by augmenting the existing data.We have developed a new data augmentation technique for Arabic handwritten texts using Moving Least Squares (MLS) to deform the images.This technique results in realistic images that look like manipulating real-world images, and the deformations are done using linear functions that produce deformations in real time.We aim to deform the training data images randomly in a way that the text present in the images is still recognizable by a human.This augmentation technique can be used directly on images to augment them unlike other techniques such as Generative Adversarial Networks (GAN) where they must be trained beforehand.At the same time, it produces new complex augmented images compared to simple traditional augmentation techniques such as rotations and translations.In addition to this augmentation technique, we used a deep learning system called Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNN) to test the new technique, and we have experimented with a CRNN model that accepts small input-size images to boost the time needed for both training and image augmentations.All the experimentations are carried out on the Arabic IFN/ENIT database.The results show that the small input size CRNN model outperforms the large input size CRNN model by a big margin.The results also show that the integration of images augmented by the MLS technique can help the recognition system to generalize better on the test data, therefore, it can slightly improve the performance of the recognition system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».