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J-GLOBAL ID：201802253785815532   整理番号：18A0444845

RRC MLT多言語シーンテキスト検出とスクリプト同定に関するICDAR2017ロバストな読み方挑戦【Powered by NICT】

ICDAR2017 Robust Reading Challenge on Multi-Lingual Scene Text Detection and Script Identification - RRC-MLT

著者 (15件)： Nayef Nibal ,  Yin Fei ,  Bizid Imen ,  Choi Hyunsoo ,  Feng Yuan ,  Karatzas Dimosthenis ,  Luo Zhenbo ,  Pal Umapada ,  Rigaud Christophe ,  Chazalon Joseph ,  Khlif Wafa ,  Luqman Muhammad Muzzamil ,  Burie Jean-Christophe ,  Liu Cheng-lin ,  Ogier Jean-Marc
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 1454-1459  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： 自然環境におけるテキスト検出と認識は,多くの応用の重要な成分,名刺ディジタル化工場指数付け街路での範囲であった。この競合はシーン画像,インターネット媒体から収集した含有量のようなと多文化生活と通信,が現代都市における多言語テキスト(MLT)を検出するための最先端の方法の能力を評価することである。この競合はICDARとオンラインの状況の両方において2003年から開催されているロバストな読み方競合(RRC)の拡張である。提案した競争はRRCの新しい挑戦として提示した。この課題のために構築されたデータセットは多くの側面:多言語テキスト,データセットの大きさ,マルチ指向テキスト,シーンの広範な以前のRRC版を拡張していた。データセットは9言語に属するテキストを含む18,000画像から構成されている。課題であるテキスト検出とスクリプト分類に関連した三の作業から構成されている。研究および産業界から16参加を受けている。本論文では,データセット,タスク及びこのRRC MLTの取り組みの知見を提示した。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： *言語 ,  都市 ,  自然環境 ,  画像 ,  インターネット ,  媒質 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： オンライン ,  *テキスト ,  文化の多様性 ,  ディジタル化 ,  *スクリプト ,  *テキスト検出 ,  *多言語 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (7件)： MLT ,  多言語 ,  シーン ,  テキスト検出 ,  スクリプト ,  同定 ,  ロバスト