局所特徴に基づくスキュー補正(テーマセッション,実世界文字認識と理解)
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概要
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既存のOCRシステムには,画像中のテキストにスキューが存在すると,適切な認識結果が得られないという問題点が存在する.本稿では画像中のテキストスキューを補正する新たな手法を提案する.これは文字の局所部分を用いる事例ベースの手法である.本手法では,まず,訓練データである直立文字画像から局所特徴を抽出し,その情報を輝度勾配角度情報と共に事例として保持しておく.スキュー補正を行う際には,対象となる画像に対し同様の局所特徴抽出を行う.そして,それぞれの抽出特徴に対し,最近傍となる事例を探索し,輝度勾配角度の差を計算することで,画像中の部分ごとの局所スキュー角を推定する.最後に,得られた全ての局所推定の中から,多数決によりテキスト全体のスキュー角を決定する.従来手法に存在した,文字が画像中で直線状に列を形成していなければならないという制限を,本手法では取り除くことに成功した.さらに,本手法は,従来手法では不可欠だった連結成分の抽出や文字領域の特定といった画像の前処理を必要としないという利点がある.実験では,従来手法との比較を用いながら,本手法の有効性を示した.
- 2011-11-17
著者
-
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
-
白石 壮馬
九州大学システム情報科学研究院 電子デバイス工学部門
-
フォン ヤオカイ
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
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
-
内田 誠一
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
白石 壮馬
九州大学大学院
-
内田 誠一
九州大学大学院 システム情報科学研究院
-
フォン ヤオカイ
九州大学大学院システム情報科研究院
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