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J-GLOBAL ID：201802274488462534   整理番号：18A0707409

英語OCRのためのフォントスタイル分類システム【JST・京大機械翻訳】

A font style classification system for English OCR

著者 (2件)： Bharath V (Department of Computer science, Amrita University, Mysore, Karnataka, India) ,  Rani N. Shobha (Department of Computer science, Amrita University, Mysore, Karnataka, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I2C2  ページ： 1-5  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： OCRのような光学技術の傾斜は,最適または減少した計算の複雑さでより高い認識率を達成することにある。現在,文書画像からテキストをほぼ100%の精度で読み出す自動化のための光学技術が存在している。特に,Roman言語OCRは,様々なサイズの変化するフォントスタイルを認識することにより,より高い精度を生成することにおいて,信頼性があり,十分にロバストである。しかしながら,フォントスタイル/サイズ独立OCRに対して,主要な側面の一つはその計算複雑性である。フォントスタイル/サイズ独立OCRによる文字認識のプロセスに含まれる計算複雑さを低減することは重要な関心事である。本論文では,文字画像に基づくフォントスタイルの分類のための技術を,文字画像の左,右および対角方向に関する距離プロファイル特徴を採用することによって提案した。本研究の主要な目的は,フォントスタイル認識による一般的OCRシステムの複雑さを低減することである。文字画像の距離プロファイル特徴をサポートベクトルマシン分類器に供給した。実験のために,訓練データセットは,より低い事例文字だけでなく,上位の事例文字の約10の広く使われているフォントスタイルから構成されている。テストは,5つの異なるフォントスタイルから成る様々な非編集文書ソースから抽出された文字画像で行われる。アルゴリズムの性能は80%の精度で満足できることが分かった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  文字認識 ,  信頼性 ,  編集 ,  文書画像 ,  計算量 ,  言語 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  *英語 ,  自動化
準シソーラス用語： 訓練データ ,  文字画像 ,  テキスト ,  認識率 , 【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 (5件)： 英語 ,  OCR ,  フォント ,  スタイル ,  分類