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J-GLOBAL ID：201802277416172980   整理番号：18A0444822

カメラ撮影微弱テキスト認識のためのグレースケール射影に基づく最適文字セグメンテーション【Powered by NICT】

Grayscale-Projection Based Optimal Character Segmentation for Camera-Captured Faint Text Recognition

著者 (5件)： Jia Fuxi ,  Shi Cunzhao ,  Wang Yanna ,  Wang Chunheng ,  Xiao Baihua
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 1301-1306  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： かすかなテキスト文書画像は,浅い特性を有する本質的とカメラ捕捉型はより低分解能,非一様照明および焦点ぼけブラーのような劣化を紹介したが,これはテキスト二値化を非常に困難にしている。本論文では,カメラで獲得かすかなテキスト認識のためのグレースケール射影ベース最適文字セグメンテーション法を提案した。文字候補を抽出する代わりに,ここでは,間性ギャップ内特性ギャップを含むセグメンテーション候補を抽出する勾配射影を用いた。全ての可能な状況から最適セグメント化経路を選択するために,著者らは,分割木を構築し,各経路の評価スコアを設定した。スコアは単一点投影,全体の分布と認識確率の情報を統合した。最後に最適セグメント化経路は最も高いスコアを持つ経路を選ぶことによって得た。かすかなテキスト認識データセットを収集し,その上で提案手法を評価した。実験結果により,提案手法では,テキストセグメンテーションと認識精度の点で二元投影法と畳込みリカレントニューラルネットワークアプローチよりも優れていることを示した。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： 文書画像 ,  *セグメンテーション ,  捕獲 ,  畳込み ,  *グレースケール ,  照明 ,  *射影 ,  *カメラ
準シソーラス用語： 認識精度 ,  テキストセグメンテーション ,  スコア ,  二値化 ,  焦点ボケ ,  低分解能 ,  *テキスト , 【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)： 撮影 ,  グレースケール ,  射影 ,  文字 ,  セグメンテーション