On Combining Multiple Segmentations in Scene Text Recognition
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F13%3A00212556" target="_blank" >RIV/68407700:21230/13:00212556 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~neumalu1/neumann-icdar2013.pdf" target="_blank" >http://cmp.felk.cvut.cz/~neumalu1/neumann-icdar2013.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICDAR.2013.110" target="_blank" >10.1109/ICDAR.2013.110</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
On Combining Multiple Segmentations in Scene Text Recognition
Popis výsledku v původním jazyce
An end-to-end real-time scene text localization and recognition method is presented. The three main novel features are: (i) keeping multiple segmentations of each character until the very last st age of the processing when the context of each character in a text line is known, (ii) an efficient algori thm for selection of character segmentations minimizing a global criterion, and (iii) showing that, despit e using theoretically scale-invariant methods, operating on a coarse Gaussian scale space pyramidyields i mproved results as many typographical artifacts are eliminated. The method runs in real time and achieves state-of-the-art text localization results on the ICDAR 2011 Robust Reading dataset. Results are also repo rted for end-to-end text recognition on the ICDAR 2011 dataset.
Název v anglickém jazyce
On Combining Multiple Segmentations in Scene Text Recognition
Popis výsledku anglicky
An end-to-end real-time scene text localization and recognition method is presented. The three main novel features are: (i) keeping multiple segmentations of each character until the very last st age of the processing when the context of each character in a text line is known, (ii) an efficient algori thm for selection of character segmentations minimizing a global criterion, and (iii) showing that, despit e using theoretically scale-invariant methods, operating on a coarse Gaussian scale space pyramidyields i mproved results as many typographical artifacts are eliminated. The method runs in real time and achieves state-of-the-art text localization results on the ICDAR 2011 Robust Reading dataset. Results are also repo rted for end-to-end text recognition on the ICDAR 2011 dataset.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GBP103%2F12%2FG084" target="_blank" >GBP103/12/G084: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ICDAR 2013: Proceedings of the 12th International Conference on Document Analysis and Recognition
ISBN
—
ISSN
1520-5363
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
523-527
Název nakladatele
IEEE Computer Society
Místo vydání
Los Alamitos
Místo konání akce
Washington DC
Datum konání akce
25. 8. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—