抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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端は背景からテキストを識別するための重要な手がかりであるという事実に刺激されて,エッジ手がかりと複数特徴を経由する新規シーンテキスト検出法,二つの主要部分,すなわち候補文字領域(CCR)抽出と領域分類を提案した。CCR抽出のために,エッジを最初の最終エッジ画像を形成するために入力画像,色特徴に基づく分解および併合から抽出した。各辺連結成分のために,数画像パッチの境界長方形を並進とスケーリングCCRを生成するによって抽出した。領域分類のために,文字領域を領域分類法を用いてCCRから抽出し,これは分類のための領域の高レベル特徴に基づく人手低レベル特徴と深い畳込みニューラルネットワークの両方を抽出した。次に文字領域を併合し,候補のテキスト領域を形成,最終テキスト領域は領域分類法を用いて検出した基づいてした。提案した方法は,二最新ICDARベンチマークデータセット上で評価し,実験結果は,提案した方法は,シーンテキスト検出の最新の手法よりも優れていることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】