Název: Scene text segmentation based on redundant representation of character candidates
Autoři: Saric, Matko
Citace zdrojového dokumentu: WSCG 2017: poster papers proceedings: 25th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Visionin co-operation with EUROGRAPHICS Association, p. 103-109.
Datum vydání: 2017
Nakladatel: Václav Skala - UNION Agency
Typ dokumentu: konferenční příspěvek
conferenceObject
URI: wscg.zcu.cz/WSCG2017/!!_CSRN-2703.pdf
http://hdl.handle.net/11025/29620
ISBN: 978-80-86943-46-6
Klíčová slova: segmentace textu scény;extrémní oblasti;SVM klasifikace
Klíčová slova v dalším jazyce: scene text segmentation;extremal regions;SVM classification
Abstrakt v dalším jazyce: Text segmentation is important step in extraction of textual information from natural scene images. This paper proposes novel method for generation of character candidate regions based on redundant representation of subpaths in extremal regions (ER) tree. These subpaths are constructed using area variation and pruned using their length: each sufficiently long subpath is character candidate which is represented by subset of regions contained in the subpath. Mean SVM probability score of regions in subset is used to filter out non character components. Proposed approach for character candidates generation is followed by character grouping and restoration steps. Experimental results obtained on the ICDAR 2013 dataset shows that the proposed text segmentation method obtains second highest precision and competitive recall rate.
Práva: © Václav Skala - Union Agency
Vyskytuje se v kolekcích:WSCG 2017: Poster Papers Proceedings

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Saric.pdfPlný text18,18 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/29620

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.