Unsupervised feature learning for writer identification
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/124611
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2018-07
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Our work presents a research on unsupervised feature learning methods for writer identification and retrieval. We want to study the impact of deep learning alternatives in this field by proposing methodologies which explore different uses of autoencoder networks. Taking a patch extraction algorithm as a starting point, we aim to obtain characteristics from patches of handwritten documents in an unsupervised way, meaning no label information is used for the task. To prove if the extraction of features is valid for writer identification, the approaches we propose are evaluated and compared with state-of-the-art methods on the ICDAR2013 and ICDAR2017 datasets for writer identification.
MatèriesMachine learning, Databases, Natural language processing (Computer science), Aprenentatge automàtic, Bases de dades, Tractament del llenguatge natural (Informàtica)
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN ENGINYERIA DE TELECOMUNICACIÓ (Pla 2013)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Unsupervised fe ... writer identification.pdf | 3,992Mb | Visualitza/Obre |