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  1. 工学部
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  2. 紀要掲載論文 (工学部)
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  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  1. 工学部
  2. 紀要掲載論文 (工学部)
  3. 宮崎大學工學部紀要
  4. 53号

深層学習による文書画像の領域分割およびラベル生成ツールASLA における領域分割の精度向上と適用範囲の拡大のための拡張

https://doi.org/10.34481/0002000821
https://doi.org/10.34481/0002000821
85c4c7f3-12b5-4576-b432-6eff22dc4921
名前 / ファイル ライセンス アクション
53-083.pdf 本文 (2.2 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2024-10-23
タイトル
タイトル 深層学習による文書画像の領域分割およびラベル生成ツールASLA における領域分割の精度向上と適用範囲の拡大のための拡張
言語 ja
タイトル
タイトル Extension to Improve the Performance of Region Segmentation and Expand the Scope in ASLA Which Is a Segmentation and Labeling Tool for Document Images Based on Deep Learning
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 region segmentation
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 labeling
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 document image
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 rule-based region redividing
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.34481/0002000821
ID登録タイプ JaLC
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 柿木, 幹太

× 柿木, 幹太

ja 柿木, 幹太

ja-Kana カキノキ, カンタ

en Kakinoki, Kanta

Search repository
片山, 徹郎

× 片山, 徹郎

WEKO 6484
e-Rad_Researcher 50283932

ja 片山, 徹郎

ja-Kana カタヤマ, テツロウ

en Katayama, Tetsuro


Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The current situation of the electronic documents is only a substitute for paper. As a new way to utilize electronic documents, we focus on dividing electronic documents into regions by their elements and generating keywords and sentences as labels from the contents of the elements. However, these tasks, when performed manually, are timeconsuming and labor-intensive. To reduce the time required for region segmentation and label generation, we developed a prototype of ASLA, a tool for region segmentation and label generation of document images using deep learning in our laboratory. However, the existing ASLA has some problems in terms of accuracy of region segmentation and is not highly useful. Therefore, this study expands the existing ASLA to improve its usefulness. Specifically, first, a rule-based region redividing process is added. And then, the object detection method used in segmentation of ASLA is modified. Furthermore, the dataset is added. As application and evaluation results, we have confirmed that the usefulness of the expanded ASLA is improved.
言語 en
bibliographic_information ja : 宮崎大学工学部紀要
en : Memoirs of Faculty of Engineering, University of Miyazaki

巻 53, p. 83-88, 発行日 2024-10-23
出版者
出版者 宮崎大学工学部
言語 ja
出版者
出版者 Faculty of Engineering, University of Miyazaki
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 05404924
item_10002_source_id_11
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA00732558
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2024-10-24 05:18:55.244774
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柿木, 幹太, 片山, 徹郎, 2024, 深層学習による文書画像の領域分割およびラベル生成ツールASLA における領域分割の精度向上と適用範囲の拡大のための拡張: 宮崎大学工学部, 83–88 p.

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