主要色線分法を用いた低解像度カラー画像からの文字抽出・認識手法
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概要
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本発表では、複雑カラー画像中の低解像度文字を抽出・認識できる手法として、抽出した主要色に基づき領域分離するとともに、各領域に属する度合いを表す寄与度画像を生成し、その画像を多値画像として認識する手法を提案する。更に、寄与度画像を生成する手法として、各画素に対して、色空間における主要色間線分へのクラスタリングに基づいて対応する主要色(前景色と背景色)の推定を行い、両対応主要色への距離に基づいて寄与度を計算する主要色線分法を提案する。Web画像を用いた実験において、k-means法による領域分離および二値文字認識を用いた従来手法と比較し、領域抽出率が77%から97%に、文字認識率が62%から85%に改善された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-12-14
著者
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