情景画像におけるマルチ指向テキスト検出のためのスクリプトに依存しない方法【Powered by NICT】

Dey Sounak; Shivakumara Palaiahnakote; Raghunandan K.S.; Pal Umapada; Lu Tong; Kumar G. Hemantha; Chan Chee Seng

文献

J-GLOBAL ID：201702236553276726 整理番号：17A0791951

情景画像におけるマルチ指向テキスト検出のためのスクリプトに依存しない方法【Powered by NICT】

Script independent approach for multi-oriented text detection in scene image

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資料名：
巻： 242 ページ： 96-112 発行年： 2017年
JST資料番号： W0360A ISSN： 0925-2312 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

自然シーン画像における文字に不変なテキスト検出法の開発各種スクリプトの異なる幾何学的構造のために挑戦的な課題である。に加えて,自然シーン画像における文章線の多重配向させることは問題をさらに困難にしている。本論文では,マルチ方位の薄膜および多スクリプト環境におけるテキスト検出のためのリング半径変換(RRT)を調査するために提案した。法は,RRTを用いた半径マトリックスを生成するための凸包に基づく成分領域発見。RRTは,テキスト成分の規則的な構造のために,エッジ,ストローク幅を表すピクセルの一定半径値,および背景と凸包中に発生した正孔であることを高半径値に近い画素のための低半径値を与えるという事実である。半径マトリックス上でのk-平均クラスタリングを適用し,その種の空間的にコヒーレントな領域をグループ個々のクラスタにした。提案方法である重心に近く,テキスト成分を検出するための重心からのはるかにこのようなクラスタ成分の半径値を研究した。,バングラデータセット(ISI UMデータセットと命名)を開発し,任意方向のテキスト検出,将来におけるテキスト検出と認識のための研究者によって使用できるのグランドトルースを生成するための半自動システムを提案した。グランドトルースは公衆に放出されるであろう。ICDAR2013シーンSVTとMSRAデータ,ISI UMデータと他の標準的データセット上での実験結果により,提案した方法は,多言語と多重回転の文書検出能力の点で既存の方法より優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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パターン認識

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