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