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J-GLOBAL ID：202002227453831872   整理番号：20A0926023

FCNに基づく多方向自然シーン文字検出手法【JST・京大機械翻訳】

Multi-Oriented Natural Scene Text Detection Algorithm Based on FCN

著者 (5件)： Yang Jianfeng (湖南師范大学 信息科学与工程学院,長沙,410081) ,  Wang Runmin (湖南師范大学 信息科学与工程学院,長沙,410081) ,  He Xuan (湖南師范大学 信息科学与工程学院,長沙,410081) ,  Li Xiumei (湖南師范大学 信息科学与工程学院,長沙,410081) ,  Qian Shengyou (湖南師范大学 物理与電子科学学院,長沙,410081)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 56  号： 2  ページ： 164-170  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の自然情景文字検出方法の手作業設計特徴は,複雑な自然情景に対処した時,ロバスト性を欠いている。複雑な自然場面における多方向文字検出の問題を目的として,新しい深さ学習文字検出方式を提案して,フルコンボリューションネットワーク(FullyConvolutionalNetworks,FCN)を採用して,マルチスケール文字特徴マップを融合した。文字候補領域をセマンティックセグメンテーションによって分割して,次に,文字候補領域を分割して,次に,文字候補検出フレームを拡大して,次に,候補検出フレームを後処理して,最終的検出結果を得た。方法はICDAR2013、ICDAR2015標準データセットで評価を行い、実験結果により、この方法がいくつかの最新方法より良い性能が得られた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *セグメンテーション ,  後処理 ,  検出法 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： マルチスケール ,  特徴マップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多方向 ,  シーン ,  文字 ,  手法