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J-GLOBAL ID：201802235611185696   整理番号：18A0444821

シーンテキスト検出のための最大プーリングに基づくシーンテキスト提案【Powered by NICT】

Max-Pooling Based Scene Text Proposal for Scene Text Detection

著者 (5件)： Van Dinh Nguyen ,  Lu Shijian ,  Bai Xiang ,  Ouarti Nizar ,  Mokhtari Mounir
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 1295-1300  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： シーンにおける自動読み取りは種々のコンテキストアウェアネス応用のため近年魅力的な関心が高まっている。一般物体検出におけるオブジェクト提案の利点のレバレッジ,シーンにおけるテキストの自動抽出を目的とした最大プーリングに基づくシーンテキスト提案手法を提案した。シーン画像が与えられた時,画像エッジから計算される特徴マップ内のシーンテキスト提案を探すように設計されている最大プーリングに基づくグループ化法。探索提案は,配向勾配のヒストグラムに基づいて定義されることをスコアリング関数でランク付けした。提案した技術は,二種類の公開利用可能なシーンテキストデータセット上で評価した,ICDAR2015データセットとストリートビューテキスト(SVT)データセットを含む。実験は,提案した方法により,最新の技術と比較して優れた提案性能が得られることを示す,少数の提案が選択された場合には特別である。さらに,シーンテキスト認識モデルと統合されたとき,それは最新のシーンテキストスポッティングを得た。Copyright 2018 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： *画像 ,  認知モデル ,  等級づけ ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： スコア関数 ,  特徴マップ ,  自動抽出 ,  *テキスト ,  物体検出 ,  コンテキストアウェアネス ,  *テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： シーン ,  テキスト検出 ,  提案