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J-GLOBAL ID:201502283252338501   整理番号:15A0194678

文字へのデータ埋込み

Data Embedding into Characters
著者 (5件):
資料名:
巻: E98.D  号:ページ: 10-20 (J-STAGE)  発行年: 2015年 
JST資料番号: U0469A  ISSN: 1745-1361  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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データ埋込み手法を用いてそれらの機能を強化するために,従来型通信メディア,即ち,文字を再設計する複数の試みをレビューした。例えば,文字のクラスラベルを表現すべく各文字画像に幾何不変量を埋込むことによって,多様な幾何歪みにおいてもより良好な機械可読性を持つように文字を再設計する。別の事例では,データ埋込みペンと呼ぶ新しいペン装置を用いて,多様な情報を手書き軌跡に埋込む。実験の結果,ペン装置を用いて5cm長の手書き線に32ビットの情報を埋込めることを示した。それらの適用に加えて,理論的観点からデータ埋込みとパターン認識との関連性についても議論した。複数の議論が,データ埋込みによって適切な補完情報を持てば,パターン認識性能を最大100%まで強化できることを述べている。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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パターン認識 
引用文献 (25件):
  • [1] S. Mori, C.Y. Suen, and K. Yamamoto, “Historical review of OCR research and development,” Proc. IEEE, vol.80, no.7, pp.1029-1058, 1992.
  • [2] S.V. Rice, G. Nagy, and T.A. Nartke, Optical Character Recognition: An Illustrated Guide to the Frontier, Springer, 1999.
  • [3] J. Liang, D. Doermann, and H. Li, “Camera-based analysis of text and documents: a survey,” Int. J. Doc. Anal. Recog., vol.7, pp.84-104, 2005.
  • [4] S. Uchida, “Text localization and recognition in images and video,” ed. D. Doermann, K. Tombre, in Handbook of Document Image Processing and Recognition, Springer, 2014.
  • [5] D. Karatzas, F. Shafait, S. Uchida, M. Iwamura, L. Gomez, S. Robles, J. Mas, D. Fernandez, J. Almazan, and L. Pere de las Heras, “ICDAR 2013 Robust Reading Competition,” Proc. 12th Int. Conf. Doc. Anal. Recog., pp.1484-1493, 2013.
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