抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,Cannyテキスト検出器,新しいシーンテキスト検出アルゴリズム改良された再現率を用いた効果的なテキスト位置決めのための画像エッジとテキスト間の類似性の利点を提示した。密接に関連したエッジ画素を物体の構造情報を構築として,凝集特性は,言語に関係なく空間的位置,大きさ,色,およびストローク幅のような類似特性を共有する意味のある単語/文を構成することを観測した。しかし,一般的なシーンテキスト検出法は完全にはそのような類似性を利用していないが,大部分は高信頼度で分類された特性に依存しており,低再現率をもたらした。類似性を利用することにより,提案アプローチでは,各種のテキストを局在化迅速にかつロバストにできる。元Cannyエッジ検出器に触発されて,筆者らのアルゴリズムは低信頼のテキストを検出するための二重閾値とヒステリシス追跡を利用した。公共データセット上での実験結果により,このアルゴリズムが,検出率の観点からの最新式シーンテキスト検出法より優れていることを実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】