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J-GLOBAL ID：201202271790463944   整理番号：12A0795768

自然画像における統合されたテキスト検出と認識

Integrated Text Detection and Recognition in Natural Images

著者 (3件)： ROUBTSOVA Nadejda S. (Eindhoven Univ. Technol., Eindhoven, NLD) ,  WIJNHOVEN Rob G. J. (ViNotion Ltd., Eindhoven, NLD) ,  DE WITH Peter H. N. (Eindhoven Univ. Technol., Eindhoven, NLD)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 8295  ページ： 829507.1-829507.21  発行年： 2012年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  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： 自然画像内のテキスト検出と認識は,自律的タスクとして従来先行技術と見られていた。サブシステム間の限られた情報の共有化を厳密に,逐次処理チェーン内で実行する。この方法が導入されたが,以下のような欠陥がある。(1)同じテキスト・プロパティを複数回抽出する冗長性,(2)後の段階でハード(多くの場合,2値)の検出結果の検証を禁止することによって発生するエラー。本論文は,フィードフォワード多次元情報ストリームによる検出と認識モジュール統合の可能性を探った。この統合には,検出におけるテキスト文字列の適切な特性と,与えられたOCRシステムにより簡単に認識する為のアプリケーションが含まれている。特性プロパティの選択は,一般的にはOCRシステムに依存している。それらのいくつかは普遍的に適用され,実証されている。本稿は,提案した統合措置は複雑で,制約のない自然環境でのテキストのよりロバスト認識を有効にすることを示した。対策案の統合は,1)認識エンジンで処理できないテキスト入力の凹凸を排除する,2)各入力画像に対して認識段階を自動的に調整会うる。前者の機能は,正しい検出を向上させる。後者は,主に偽陽性数を低減する。低品質自然画像セットにおける検証実験では,入力画像で一般的なテキストから背景への遷移でのOCR段階を適応的に調整した。主として精度向上により,高精度・再現率パフォーマンスが29%改善を達成することがでた。

シソーラス用語： *画像 ,  *自然景観 ,  *教科書 ,  認識 ,  神経心理学的検査 ,  *シーケンシャル処理 ,  *抽出 ,  *冗長性 ,  検出 ,  *フィードフォワード ,  *OCR【読取装置】 ,  改良
準シソーラス用語： データ抽出 ,  *テキスト ,  *自然画像 ,  精度向上 ,  逐次処理 ,  認識課題

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 自然画像 ,  統合 ,  テキスト検出