Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Text Line Segmentation in Historical Newspapers

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F22%3A43968531" target="_blank" >RIV/49777513:23520/22:43968531 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-23480-4_3" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-23480-4_3</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-23480-4_3" target="_blank" >10.1007/978-3-031-23480-4_3</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Text Line Segmentation in Historical Newspapers

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper deals with text line segmentation in historical newspapers. We propose a novel approach which decomposes this problem into two steps: text-block and text-line segmentation. The method should solve issues that may appear in a more commonly used one-step approach. The particular tasks are handled using fully convolutional neural networks. The approach is evaluated on two standard corpora, Europeana and RDCL 2019, and on a novel dataset created from data available in Porta fontium portal. This dataset is freely available for research purposes.

  • Název v anglickém jazyce

    Text Line Segmentation in Historical Newspapers

  • Popis výsledku anglicky

    The paper deals with text line segmentation in historical newspapers. We propose a novel approach which decomposes this problem into two steps: text-block and text-line segmentation. The method should solve issues that may appear in a more commonly used one-step approach. The particular tasks are handled using fully convolutional neural networks. The approach is evaluated on two standard corpora, Europeana and RDCL 2019, and on a novel dataset created from data available in Porta fontium portal. This dataset is freely available for research purposes.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF17_048%2F0007267" target="_blank" >EF17_048/0007267: VaV inteligentních komponent pokročilých technologií pro plzeňskou metropolitní oblast</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Artificial Intelligence and Soft Computing

  • ISBN

    978-3-031-23479-8

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    35-48

  • Název nakladatele

    Springer Nature Switzerland AG

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Zakopane, Polsko

  • Datum konání akce

    19. 6. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000972697500003