Fast Text vs. Non-text Classification of Images

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F21%3A00354242" target="_blank" >RIV/68407700:21230/21:00354242 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-86337-1_2" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-86337-1_2</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-86337-1_2" target="_blank" >10.1007/978-3-030-86337-1_2</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Fast Text vs. Non-text Classification of Images

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a fast method for classifying images as containing text, or with no scene text. The typical application is in processing large image streams, as encountered in social networks, for detection and recognition of scene text. The proposed classifier efficiently removes non-text images from consideration, thus allowing to apply the potentially computationally heavy scene text detection and OCR on only a fraction of the images.

Název v anglickém jazyce

Fast Text vs. Non-text Classification of Images

Popis výsledku anglicky

We propose a fast method for classifying images as containing text, or with no scene text. The typical application is in processing large image streams, as encountered in social networks, for detection and recognition of scene text. The proposed classifier efficiently removes non-text images from consideration, thus allowing to apply the potentially computationally heavy scene text detection and OCR on only a fraction of the images.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000765" target="_blank" >EF16_019/0000765: Výzkumné centrum informatiky</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

ICDAR2021: 16th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition

ISBN

978-3-030-86336-4

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

15

Strana od-do

18-32

Název nakladatele

Springer International Publishing

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Lausanne

Datum konání akce

5. 9. 2021

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000711880100002