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J-GLOBAL ID：201102212316031568   整理番号：11A1582737

K-meansクラスタリングとサポートベクターマシンを用いた情景内カラー文字列の2値化

著者 (1件)： 若原徹 (法政大)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 22  号： 10  ページ： 29-34  発行年： 2011年10月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では情景内カラー文字列の最適2値化手法について述べる。処理は次の3段階から成る。1)カラー文字列の全画素に色空間でのK-meansクラスタリングを適用して,複数の2値化文字列候補画像を生成する。2)各候補画像を1文字単位画像に仮分割して特徴量を抽出し,文字・非文字の2クラス分類を行うサポートベクターマシンに入力して「文字らしさ」の評価値を出力する。3)「文字らしさ」の最大平均評価値を持つ候補画像を最適な2値化結果として出力する。ICDAR2003robust word recognition datasetのカラー文字列画像1,000枚を対象に2値化実験を行った結果,正しい2値化率80.8%を達成した。(著者抄録)

シソーラス用語： 変換 ,  文字列 ,  カラー画像 ,  *画像変換 ,  *クラスタ分析 ,  平均法 ,  *サポートベクトルマシン ,  画像データベース ,  評価試験
準シソーラス用語： *二値化 ,  カラー文字列 ,  *k-means法

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： K-meansクラスタリング ,  サポートベクターマシン ,  情景 ,  カラー ,  文字列 ,  2値化