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講演抄録/キーワード
講演名 2016-09-05 09:30
Downtown Osaka Scene Text Datasetの難易度の検証
森本直之岩村雅一黄瀬浩一阪府大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 情景内文字認識において,学習やテストに用いるデータセットは重要である.これまでに公開された情景内文字画像のデータセットの多くは文字を意図的に撮影した画像を収録している.しかし,意図的に撮影された文字よりも意図せず撮影された文字のほうが検出・認識の難易度が高い.そのため,我々が作成したDowntown Osaka Scene Text Dataset (DOST) は全方位カメラを用いて大坂の商店街の風景をビデオ撮影し,画像中に含まれる文字に正解ラベルを付与したものである.文字を意図的に撮影していないため,街中に存在する文字をありのまま収録しているといえる.しかし,DOST はこれまでに提案された文字検出・認識手法にとってどれほど難しいデータセットであるか不明である.そのため,本稿では情景内文字検出,認識手法をDOSTや他のデータセットに用いることでどの
程度検出・認識が難しいものかを検証する. 
(英)
キーワード (和) 情景内文字 / 大規模データセット / 情景内文字認識 / 情景内文字検出 / 全方位カメラ / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 208, PRMU2016-55, pp. 7-12, 2016年9月.
資料番号 PRMU2016-55 
発行日 2016-08-29 (PRMU, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM IBISML  
開催期間 2016-09-05 - 2016-09-06 
開催地(和) 富山大学 
開催地(英)  
テーマ(和) パターン認識・機械学習基盤技術及び一人称視点・注視情報と行動理解 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2016-09-PRMU-CVIM-IBISML 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) Downtown Osaka Scene Text Datasetの難易度の検証 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 情景内文字 /  
キーワード(2)(和/英) 大規模データセット /  
キーワード(3)(和/英) 情景内文字認識 /  
キーワード(4)(和/英) 情景内文字検出 /  
キーワード(5)(和/英) 全方位カメラ /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 森本 直之 / / モリモト ナオユキ
第1著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩村 雅一 / / イワムラ マサカズ
第2著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 黄瀬 浩一 / / キセ コウイチ
第3著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
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講演者
発表日時 2016-09-05 09:30:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2016-55,IEICE-IBISML2016-10 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.208(PRMU), no.209(IBISML) 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2016-08-29,IEICE-IBISML-2016-08-29 


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