Zwei Papiere bei ICDAR 2025 angenommen

Wir freuen uns, mitteilen zu können, dass zwei unserer Forschungsarbeiten zur Präsentation auf der International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 2025 in Wuhan, China, angenommen wurden.

Der erste Beitrag, "CM1 - A Dataset for Evaluating Few-Shot Information Extraction with Large Vision Language Models", wurde von Fabian Wolf, Oliver Tüselmann, Arthur Matei, Lukas Hennies, Christoph Rass und Gernot A. Fink verfasst. Er stellt einen neuartigen Datensatz vor, der die Evaluierung von "few-shot"-Fähigkeiten in modernen Vision-Language-Modellen vorantreiben soll und eine wertvolle Ressource für die zukünftige Forschung im Bereich der Informationsextraktion aus Dokumenten darstellt.

Die zweite Arbeit, "Interpretable Writer Recognition via Vectors of Locally Aggregated Character", ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit zwischen Tim Raven, Gernot A. Fink und Vincent Christlein. Diese Arbeit schlägt eine transparente und effektive Methode zur Erkennung von Schriftzeichen vor, die sich die Aggregation von Merkmalen auf Zeichenebene zunutze macht und dem wachsenden Bedarf an Interpretierbarkeit in der Dokumentenforensik und der Handschriftenanalyse gerecht wird.

Beide Arbeiten stellen einen bedeutenden Fortschritt in unserer Mission dar, robuste und erklärbare KI-Tools für die Dokumentenanalyse zu entwickeln.

Wir fühlen uns durch die Anerkennung geehrt und freuen uns auf den Austausch mit der weltweiten Forschungsgemeinschaft bei der ICDAR 2025. Wir sehen uns in Wuhan!