文献

J-GLOBAL ID：201802288962062947   整理番号：18A0444814

ニューラルネットワークを介したシーン/ビデオテキスト検出のためのロバストな対称性法【Powered by NICT】

A Robust Symmetry-Based Method for Scene/Video Text Detection through Neural Network

著者 (4件)： Wu Yirui ,  Wang Wenhai ,  Palaiahnakote Shivakumara ,  Lu Tong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 1249-1254  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： ビデオ/シーン画像におけるテキスト検出は,コントラストの変動に起因する固有の課題,配向,背景,テキスト型,フォント型,非一様照明などによる画像処理と文書解析の分野で大きな関心を集めている。本論文では,著者らは改善された精度とロバスト性のためのテキストの対称性と外見特徴を研究するための新規なテキスト検出方法を提案した。提案手法ではまず,画像中のテキスト候補を検出するための極値領域(ER)を調べた。各テキスト候補のためのマルチドメインストローク対称性ヒストグラム(MSSH)と名付けた新しい特徴,灰色,勾配と周波数領域における脳卒中画素対の固有の対称性を記述することを提案した。また,深層畳込み特徴を抽出各テキスト候補の出現を記述した。オートエンコーダネットワークによりそれらを融合分類のためのより識別的テキスト記述子を定義した。最後に,提案した方法は,分類結果に基づいてテキストラインを構築した。四種類のベンチマークデータベース上で試験により提案した方法の有効性とロバスト性検出結果を実証した。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： 周波数領域 ,  画像 ,  画像処理 ,  *対称性 ,  コントラスト ,  照明 ,  画素 ,  ヒストグラム ,  畳込み ,  *ロバスト性 ,  *録画装置 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 文書解析 ,  *テキスト ,  *テキスト検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  シーン ,  ビデオ ,  テキスト検出 ,  ロバスト ,  対称性