K-meansクラスタリングとサポートベクターマシンを用いた情景内カラー文字列の2値化(テーマセッション+一般セッション,PRMUのフロンティア・グランドチャレンジ)
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概要
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本報告では情景内カラー文字列の最適2値化手法を提案する.処理の流れは,(1)カラー空間でのK-meansクラスタリングにより複数の2値化候補文字列画像の生成する,(2) 各候補画像を1文字単位画像に仮分割して特徴量を算出し、文字・非文字の2クラス分類を行うサポートべクターマシンに入力する,(3) 出力値の平均スコアが最大となる候補画像を最適2値化結果として出力する.ICDAR2003 robust OCR datasetの個別文字画像1000枚でサポートべクターマシンの学習を行い,ICDA 2003 robust word recognition datasetの文字列画像1000枚で2値化実験を行った結果,正しい2値化率91.6%を達成した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-12-02
著者
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