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J-GLOBAL ID：201702271441080682   整理番号：17A0058125

畳込みニューラルネットワークに基づいた新しいシーンテキスト検出アルゴリズム【Powered by NICT】

A novel scene text detection algorithm based on convolutional neural network

著者 (6件)： Ren Xiaohang (Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University) ,  Chen Kai (Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University) ,  Yang Xiaokang (Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University) ,  Zhou Yi (Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University) ,  He Jianhua (School of Engineering and Applied Science, Aston University) ,  Sun Jun (Institute of Image Communication and Information Processing, Shanghai Jiao Tong University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 候補テキスト領域抽出は,自然画像から畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくテキスト検出に重要な役割を果たしている。本論文では,新しいテキスト領域抽出器とCNNベースシーンテキスト検出アルゴリズムを提案した。いわゆる候補のテキスト領域抽出I MSERは最大安定極端領域(MSER),抽出された候補テキスト領域の独立性と完全性を向上させることができるに基づいている。MSERの設計は,テキストMSERsは高い類似性を持ち,お互いに接近するという観察により動機付けられたものである。MSERによって得られた候補テキスト領域の独立性はMSERs間の空間的重複関係に従って発生するMSER木から最も代表的な領域を選択することにより保証される。多層CNNモデルをテキスト検出のためのI MSERにより抽出された抽出領域の信頼値を測定するために訓練した。MSERに基づく新しいテキスト検出アルゴリズムは汎用されているICDAR2011と2013データセットを用いて評価し,既存のアルゴリズムと比較して改善された検出性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多層 ,  アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  完全性 ,  *畳込み ,  類似性 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *テキスト検出 ,  自然画像 ,  *テキスト ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  シーン ,  検出アルゴリズム