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J-GLOBAL ID：201702281845438146   整理番号：17A0473034

自然シーン画像におけるテキスト検出のためのカスケード法【Powered by NICT】

A cascaded method for text detection in natural scene images

著者 (6件)： Zheng Yang (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, 30 Xueyuan Road, Beijing 100083, China) ,  Li Qing (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, 30 Xueyuan Road, Beijing 100083, China) ,  Liu Jie (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, 95 Zhongguancun East Road, Beijing 100190, China) ,  Liu Heping (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, 30 Xueyuan Road, Beijing 100083, China) ,  Li Gen (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, 95 Zhongguancun East Road, Beijing 100190, China) ,  Zhang Shuwu (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, 95 Zhongguancun East Road, Beijing 100190, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 238  ページ： 307-315  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しい画像演算子は,シーン画像におけるテキストの検出および位置決めを提案した。文字検出の高い再現を達成するために,極値領域は,文字候補として検出された。文字を同定するために訓練される二つの分類器と,誤って分類器によって同定された特性を抽出するために提案した再帰的局所探索アルゴリズム。成分木と認識結果を組み合わせた効率的な枝刈り方法は,反復成分を提案した。カスケード法は畳込みニューラルネットワークモデルを用いたテキストラインエントロピーを組み合わせたものである。を用いてテキスト候補,非テキスト領域の数を検証した。提案した技術は,三の公共データ集合での試験,すなわちICDAR2011データセット,ICDAR2013データセットとICDAR2015データセットである。実験結果により,提案アプローチが最先端の性能を達成することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近傍探索法 ,  畳込み ,  エントロピー ,  ニューラルネットワーク ,  *画像
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  探索アルゴリズム ,  *テキスト ,  *テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 極値領域 ,  再帰的局所探索 ,  テキスト線エントロピー ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： シーン ,  テキスト検出 ,  カスケード