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J-GLOBAL ID：201902263706182487   整理番号：19A2162517

ハイブリッドディープテキスト検出とレイアウト制約に基づくシーンビデオテキストトラッキング【JST・京大機械翻訳】

Scene video text tracking based on hybrid deep text detection and layout constraint

著者 (3件)： Wang Xihan (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, China) ,  Feng Xiaoyi (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, China) ,  Xia Zhaoqiang (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 363  ページ： 223-235  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実世界シーンにおけるビデオテキストは,しばしば豊富な高レベル意味情報を運び,コンテンツベースビデオ解析と検索においてますます重要な役割を果たす。したがって,シーンビデオテキスト検出と追跡は,多数のマルチメディアアプリケーションの重要な前提条件である。しかしながら,多くの既存の追跡法の性能は,頻繁な誤検出,予想外のカメラ運動,およびテキスト領域間の類似の外観のために満足できない。これらの問題を解決するために,ハイブリッド深テキスト検出とレイアウト制約に基づく新しいビデオテキストトラッキングアプローチを提案した。まず第一に,ハイブリッド方法におけるオブジェクト検出と意味セグメンテーションの利点を結合する深いテキスト検出ネットワークを提案し,個々のフレームにおける可能なテキスト候補を位置付ける。次に,テキスト軌跡を,新しいデータ相関法による連続フレームから導出し,それにより,大規模カメラ運動におけるテキスト領域のレイアウト制約を効果的に利用した。レイアウト制約を利用することによって,類似のテキスト領域によって引き起こされたあいまいさは,効果的に減少した。提案した方法を評価するために,4つのベンチマークデータセット,すなわちICDAR2015,MSRA-TD500,USTB-SV1KおよびMinettoに関する実験を行った。実験結果は,提案した方式の有効性と優位性を実証した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 軌跡 ,  有効性 ,  ネットワーク ,  カメラ ,  曖昧さ ,  *セグメンテーション ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  物体検出 ,  *テキスト ,  誤検出 ,  マルチメディアコンテンツ ,  *テキスト検出 ,  意味情報 ,  *ビデオテキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： シーンビデオテキスト ,  テキスト検出と追跡 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  ハイブリッドアーキテクチャ ,  レイアウト制約

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 (2件)： レイアウト ,  制約