Login / Signup

Exploring Data Provenance in Handwritten Text Recognition Infrastructure: Sharing and Reusing Ground Truth Data, Referencing Models, and Acknowledging Contributions. Starting the Conversation on How We Could Get It Done.

C. Annemieke RomeinTobias HodelFemke GordijnJoris J. van ZundertAlix ChaguéMilan van LangeHelle Strandgaard JensenAndy StauderJake PurcellMelissa M. TerrasPauline van den HeuvelCarlijn KeijzerAchim RabusChantal SitaramAakriti BhatiaKatrien DepuydtMary Aderonke Afolabi-AdeoluAnastasiia AnikinaElisa BastianelloLukas Vincent BenzingerArno BosseDavid BrownAsh CharltonAndré Nilsson DannevigKlaas van GelderSabine C. P. J. GoMarcus J. C. GohSilvia GstreinSewa HasanStefan von der HeideMaximilian HindermannDorothee HuffIneke HuysmanAli IdrisLiesbeth KeijzerSimon KemperSanne KoendersErika KuijpersLisette Rønsig LarsenSven LepaTommy O. LinkAnnelies van NispenJoe NockelsLaura M. van NoortJoost Johannes OosterhuisVivien PopkenMaría Estrella PuertollanoJoosep J. PuusaagAhmed ShetaLex StoopEbba StrutzenbladhNicoline van der SijsJan Paul van der SpekBarry Benaissa TrouwGeertrui Van SynghelVladimir VuckovicHeleen WilbrinkSonia WeissDavid Joseph WrisleyRiet Zweistra
Published in: J. Data Min. Digit. Humanit. (2024)
Keyphrases
  • ground truth data
  • ground truth
  • probabilistic model
  • data sets
  • data warehouse
  • data collection
  • handwritten text recognition