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J-GLOBAL ID：201702283262732492   整理番号：17A1644830

アラビア文字のための制約無しシーンテキストとビデオテキスト認識【Powered by NICT】

Unconstrained scene text and video text recognition for Arabic script

著者 (3件)： Jain Mohit (Center for Visual Information Technology, IIIT Hyderabad, India) ,  Mathew Minesh (Center for Visual Information Technology, IIIT Hyderabad, India) ,  Jawahar C. V. (Center for Visual Information Technology, IIIT Hyderabad, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ASAR  ページ： 26-30  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： アラビア語のためのビルディングロバスト認識器は常に困難である。ビデオおよび自然シーンにおけるアラビア語テキストの認識におけるエンドツーエンド訓練可能CNN RNNハイブリッドアーキテクチャの有効性を実証した。二種類の公開利用可能なビデオテキストデータセット ALIFとACTIVに従来の最先端技術よりも優れている。シーンテキスト認識タスクのために,新しいアラビア語シーンテキストデータセットを導入し,ベースライン結果を確立した。アラビア語のような文字に対して,ロバストな認識器の開発における大きな課題は,大量の注釈付きデータが不足している。はアラビア語と句の大語いから百万アラビア語テキストの画像を合成することによりこの問題を克服した。我々の実装では,ここで紹介したモデルのトップ[37]英語シーンテキスト認識のための非常に効果的でわかる上に構築した。モデルはセグメンテーションなし,配列配列転写アプローチに従った。ネットワークは標的標識の配列への入力画像から畳込み特徴の配列を転写する。は,連続文字/絵文字,アラビア語スクリプトのためのしばしば困難であるに入力画像を分割するための必要性を排除した。さらに,モデル文脈依存性にRNNの能力は優れた認識結果が得られた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 語彙 ,  アノテーション ,  畳込み ,  *録画装置 ,  ネットワーク ,  セグメンテーション ,  基準線 ,  ロバスト性 ,  英語 ,  画像
準シソーラス用語： 文脈依存性 ,  *テキスト ,  アラビア語 ,  *ビデオテキスト ,  *アラビア文字 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： アラビア文字 ,  制約 ,  シーン ,  ビデオテキスト