Prof. Dr. Alicia Fornes hält Gastvortrag

Zum Vortrag "Recognition of Historical Handwritten Documents in Low Resource Scenarios" (English)

Trotz jahrzehntelanger Forschung bleibt die Erkennung historischer handschriftlicher Dokumente ein ungelöstes Problem. Aktuelle Techniken basieren auf Deep-Learning-Architekturen, die zwar leistungsstark sind, jedoch eine enorme Menge an Daten für das Training benötigen. Daher sind Deep-Learning-Methoden in Szenarien mit begrenzten Ressourcen, also bei einem Mangel an annotierten Trainingsdaten, nicht zufriedenstellend. Dies ist beispielsweise bei historischen Manuskripten, handschriftlichen Noten, verschlüsselten Manuskripten oder Dokumenten mit seltenen Schriften der Fall. Dieser Vortrag konzentriert sich auf Methoden, die entwickelt wurden, um die Einschränkungen durch wenige beschriftete Daten zu überwinden, wie etwa Few-Shot Learning, die Generierung synthetischer Daten und selbstüberwachtes Lernen.

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