局所特徴を用いた文字検出の試み(テーマセッション,文字・文書の認識と理解)
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概要
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情景内文字検出という困難な課題に対する,「局所特徴」および「顕著性マップ」の可能性を探る.SIFTやSURFに代表される局所特徴は,物体認識において様々に使われている.一方,文字の検出や認識において使われた例は少ない.ところが,それら局所特徴によって記述される画像特徴は,文字認識の定番である局所方向特徴と類似している.従って,文字の検出・認識に対しても適している可能性がある.これとは逆に,文字の検出は,文字と非文字という,明確な定義の難しいパターン群を対象とした困難な識別問題であり,結局のところ方向しか見ていない局所特徴では到底不可能とも考えられる.そこで実際の能力を測るべく,実際にSURF特徴を使って情景内文字検出実験を試みた.その結果,こうした単純な局所特徴によっても67〜78%程度の文字・非文字識別が可能であることがわかった.また文字が一般に顕著にデザインされているという仮説に基づき,顕著性マップによる特徴を併用した場合の効果も検証した.
- 2011-03-03
著者
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学研究院知能情報工学部門
-
馮 尭楷
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
内田 誠一
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
Feng Yaokai
九大 大学院システム情報科学研究院
-
國重 康弘
九州大学大学院システム情報科学府
-
フォン ヤオカイ
九州大学大学院システム情報研究院
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学府
-
重吉 佑樹
九州大学大学院システム情報科学府
-
内田 誠一
九州大学大学院 システム情報科学研究院
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