局所的および大域的な線分密度を用いた文字列抽出 (<特集>画像の認識・理解)
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概要
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本論文では, 文字と図形が混在している2値画像の中から, 様々な方向と大きさを持つ文字列を抽出する方法について述べている. 具体的には, 「文字列とは短い線分が密集している領域である」と考え, 線分の密集具合を表す2種類の線分密度(局所的線分密度と大域的線分密度)と, これらの線分密度を特徴量とした文字列抽出法を提案している. 本抽出法では, ベクトル化(細線化+折線近似)により得られた線分を基本要素として, まずはじめに短線分が局所的に密集している領域を文字列の候補領域として抽出し, 次に抽出した文字列候補領域内の線分を, 線分を投票単位としたハフ変換により, 文字列へグループ化していく. 住宅地図など28枚の画像(文字列数276)に対し実験を行った. その結果, 文字列抽出率91.3%と良好な結果が得られた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1999-08-15
著者
-
中村 彰
崇城大学工学部
-
志久 修
佐世保工業高等専門学校
-
中村 彰
熊本工業大学
-
黒田 英夫
長崎大学工学部
-
黒田 英夫
長崎大学生産科学研究科
-
中村 彰
崇城大学工学部電子工学科
-
中原 彰
熊本工業大学電子工学科
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