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J-GLOBAL ID：202002241743241211   整理番号：20A0436561

ケアラベル認識【JST・京大機械翻訳】

Care Label Recognition

著者 (3件)： Kralicek Jiri (Czech Technical University) ,  Matas Jiri (Czech Technical University) ,  Busta Michal (Czech Technical University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICDAR  ページ： 959-966  発行年： 2019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： 本論文は,ケアラベル認識の問題を紹介して,それを扱う方法を提示した。ケアタグとも呼ばれるケアラベルは,例えば材料とサイズについての保守と情報に対する指示を提供する衣服に添付された布または紙の小物である。情報化と命令はシンボルまたはプレーンテキストとして書かれる。ケアラベル認識は挑戦的なテキストであり,ピクトグラム認識問題である。しばしば,非標準フォントを用いて印刷されるかどうかを見ると,テキストは小さくなることが多い。テキストのコントラストは徐々に低下し,OCRは次第に困難になる。一方,提供された情報は典型的に冗長であり,従って,それは半教師つき学習を容易にする。提示されたケアラベル認識法は,最近発表された多重言語テキスト,E2E-MLT,Bustaら2018に対するEnd-to-End法に基づいており,特定の制約,例えば多言語等価性を持つケアラベル語彙を利用している。63のケアラベル画像の新たに作成されたデータセットで行われた実験により,問題固有の制約を利用した場合でも,最先端のシーンテキスト検出と認識手法が精度を達成し,わずかに0.6以上の再現を達成し,問題の挑戦的性質を確認した。Copyright 2020 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： 語彙 ,  衣服 ,  冗長性 ,  等価性 ,  多重化 ,  コントラスト ,  *言語 ,  フォント
準シソーラス用語： 多言語 ,  半教師つき学習 ,  ピクトグラム , 【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 (1件)： ラベル