自然情景の多視点画像からのDelaunay三角測量に基づくテキスト検出【JST・京大機械翻訳】

Roy Soumyadip; Shivakumara Palaiahnakote; Pal Umapada; Lu Tong; Kumar Govindaraj Hemantha

文献

J-GLOBAL ID：202002254895595923 整理番号：20A0194368

自然情景の多視点画像からのDelaunay三角測量に基づくテキスト検出【JST・京大機械翻訳】

Delaunay triangulation based text detection from multi-view images of natural scene

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資料名：
巻： 129 ページ： 92-100 発行年： 2020年
JST資料番号： H0913A ISSN： 0167-8655 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)

野生におけるテキスト検出は,方法論的応用のようないくつかの実時間応用のために,研究者にとって挑戦的な問題としてまだ考えられている。ここで,CCTVカメラは同じシーンの異なる角度で画像を捕捉する。テキスト検出のために直交的に捕捉された単一視点を考慮する既存の方法とは異なり,本論文では,テキスト検出のために異なる角度または異なる高さ距離で捉えられた同じシーンのマルチビュー(同一スポットのビュー-1およびビュー-2)を考察した。同じシーンの各ペアに対して,提案した方法はDelaunay Triangulation(DT)に基づくテキスト成分の特性を記述する特徴,すなわち,DTのコーナ点,面積および空洞を抽出する。ビュー-1とビュー-2における対応するDTの特徴を,それぞれのビュー-1とビュー-2の2つの成分の間の類似性を推定するために,コサイン距離測度を通して比較した。もし対が類似性条件を満たすならば,成分はCandiidate Text Component(CTC)とみなされる。言い換えると,これらは類似条件を満たすビュー-1とビュー-2の共通成分である。ビュー-1とビュー-2の各CTCから,提案した方法は,カイ二乗と余弦距離測度を用いてCTCと隣接成分の間の類似度の推定に基づいて,同じテキストラインの成分を復元するために最近傍成分を発見した。さらに,提案した方法は,認識段階を用いて,ビュー-1とビュー-2の認識結果を比較することにより,正しいテキストを検出する。同じ認識ステップは,提案方法の性能を改善するために偽陽性を取り除くために使用される。異なる状況の画像と標準データセット,すなわちICDAR2013,MSRATD-500,CTW1500,Total-テキスト,ICDAR2017MLTおよびCOCO-テキストを含む著者ら自身のデータセットに関する実験結果は,提案方法が既存の方法より優れていることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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