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J-GLOBAL ID：201702284211764856   整理番号：17A0379897

構造的特徴に基づくシーンテキスト検出【Powered by NICT】

Scene text detection based on structural features

著者 (2件)： Nguyen Khanh (University of Information Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Thanh Ngo Duc (University of Information Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IC3INA  ページ： 48-53  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： 光学文字認識(OCR)は解決済みの問題として考えることができるが,実シーン画像におけるテキストの検出および認識はまだ非常に挑戦的で未解決の問題のままである。実シーンにおけるテキスト外観の広範囲,フォントの変動,サイズ,色,配向,部分オクルージョン,異なる歪と照明条件などのために,両方の検出と認識の現在の結果は満足されていない,最先端の方法の低い検出率と認識率によって示唆された。テキスト検出と認識精度を劣化させる主要な理由の一つは,偽陽性文字の多数であり,複雑な背景におけるテキスト外観の多様性のために扱うことが困難である。一方,既存のアプローチの大部分はこれらの偽陽性の性格を治療するための有効な方法を提供していない。本論文では,テキストストリングの構造的特徴を考慮に入れた解を提案した。テキストストリングのこれらの構造特性は偽陽性特性を効果的に除去すると正確に文書ラインを形成する両方を得るのを助けることができる証明した。ICDAR Robust Reading競合データセット上の実験は筆者らの提案アプローチの非常に競争力のある性能を示した。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： フォント ,  文字認識 ,  オクルージョン ,  画像 ,  照明条件 ,  *構造特性
準シソーラス用語： 誤検出 ,  認識精度 ,  認識率 ,  検出率 ,  *テキスト ,  *テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 構造的特徴 ,  シーン ,  テキスト検出