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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.3
- 수록면
- 1 - 6 (6page)
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Text, as one of the most influential inventions of humanity, has played an important role in human life since ancient times. The rich and precise information embodied in text is very useful in a wide range of vision-based applications such as the text data extracted from images that can provide information for automatic annotation, indexing, language translation, and the assistance systems for impaired persons. Therefore, natural-scene text detection with active research topics regarding computer vision and document analysis is very important. Previous methods have poor performances due to numerous false-positive and true-negative regions. In this paper, a fully-convolutional-network (FCN)-based method that uses supervised architecture is used to localize textual regions. The model was trained directly using images wherein pixel values were used as inputs and binary ground truth was used as label. The method was evaluated using ICDAR-2013 dataset and proved to be comparable to other feature-based methods. It could expedite research on text detection using deep-learning based approach in the future.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. FEATURE BASED RELATED WORKS
3. PROPOSED METHOD
4. EXPERIMENT RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
C. Yao / 2013 / Rotation-invariant features for multi-oriented text detection in natural images / PLoS One 8(8)
C. Yao / 2014 / A learned multi-scale representation for scene text recognition / CVPR
2014 / ICDAR 2013 robust reading competition
X. Chen / 2004 / Detecting and reading text in natural scenes / CVPR
Y. Zhong / 1995 / Locating text in complex color images / Pattern Recognition 28(10):1523~1535
C. Yao / 2014 / A learned multi-scale representation for scene text recognition / CVPR
2014 / ICDAR 2013 robust reading competition
X. Chen / 2004 / Detecting and reading text in natural scenes / CVPR
Y. Zhong / 1995 / Locating text in complex color images / Pattern Recognition 28(10):1523~1535
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