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J-GLOBAL ID：201802250523328502   整理番号：18A0444665

歴史的液滴キャップスタイル認識のための局所Enlacementヒストグラム【Powered by NICT】

Local Enlacement Histograms for Historical Drop Caps Style Recognition

著者 (4件)： Clement Michael ,  Coustaty Mickael ,  Kurtz Camille ,  Wendling Laurent
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 299-304  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： 本論文では,文化遺産保存との関連で液滴キャップ画像認識の特異的問題に焦点を当てた。不均一性とその弱い構造特性のために,これらの歴史的な画像は挑戦的なデータを表している。液滴キャップの認識過程での重要な観点はその背景スタイル,プリンタと期間の両方を同定するための識別特徴と考えられる。スタイル認識のための大部分の既存の方法は,色やテクスチャ特性などの低レベル特徴に基づいている。本論文では,高レベルの特徴に基づく液滴キャップスタイルの認識のための新しいフレームワークを提案した。文書セグメンテーションステップから得られたピクセル層の局所細胞間のenlacementを相対位置記述子モデルを用いてこれらの画像を空間構造を把握することを提案した。このような記述子を効率的bag-of-features学習手順で利用されている。歴史的液滴キャップ画像のデータセット上で得られた実験結果は,このアプローチの重要性,特に空間情報を考慮することの利点を強調した。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： 構造特性 ,  不均一性 ,  画像 ,  立体構造 ,  画素 ,  プリンタ ,  学習 ,  画像認識 ,  *ヒストグラム ,  *液滴
準シソーラス用語： 空間情報 ,  相対位置 ,  質感 ,  文化遺産 , 【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 (5件)： 歴史 ,  液滴 ,  キャップ ,  スタイル ,  ヒストグラム