| 講演名 | 2016-03-11 Filtered Channel Featuresの情景内文字認識への適用 粕谷 瑠衣(明大), 大木 琢郎(明大), 宮本 龍介(明大), |
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| 抄録(和) | 情景内文字認識は近年の画像認識分野において注目を集めている挑戦的な課題の 1 つである.情景内文字認識を実現する手法としては,一般物体認識の技術を応用したウィンドウベースの手法が提案されているが,物体認識の技術を単純に文字認識に応用する場合,非常に多くのクラスを識別する識別器の構築が必要となり,処理速度と精度との両立が非常に困難な課題となっている.そこで我々は,まず始めに文字 · 非文字の二値分類を行うことで文字領域を検出し,検出された文字領域に対してのみマルチクラス識別を行うという,文字認識の処理を段階的に行う枠組みを提案した.しかし,この枠組みに不可欠な検出された文字領域に対してのマルチクラス識別はまだ実現されていない.そこで本稿では,近年の歩行者検出手法の一つで非常に高い精度を達成している Filtered Channel Features を用いてアルファベットを対象とするマルチクラス識別器の構築を行い,その性能評価を行った.データセットは学習用に ICDAR2013 を,評価用に合成画像をそれぞれ生成し使用した.評価の結果,提案手法は高い適合率を示すことができたが,再現率は適合率に比べ全体的に低く,他の手法との比較においても大きな改善は見られなかった. |
| 抄録(英) | Scene Text Recognition is one of the most challenging task in the field of the image recognition, recently. Several kinds of window-based schemes have tried to improve the recognition accuracy but it is difficult to improvethe recognition accuracy without increasing processing cost when a multi-class classifier is used for this task. Con-sidering this problem, the authors have proposed a novel approach that consists of two kinds of opearations: textlocalization and text recognition. In the proposed approach, text regions are detected by a two-class classifier, and then, a multi-class classifier is applied to determined what characters are included in the detected regions. However, a multi-class classifier requried for our approach has not been constructed yet. Therefore, this paper aims to construct a multi-class classifier suitable for the proposed approach by applying the Filtered Channel Features for the training process of a multi-class classifier. Experimental results using the ICDAR2013 dataset and synthesized images created by the authors show that the precision becomes high but the recall are not improved drastically. |
| キーワード(和) | 情景内文字認識 / Filtered Channel Features / 多クラス分類 |
| キーワード(英) | scene text recognition / Filtered Channel Features / multi-class classification |
| 資料番号 | SIS2015-65 |
| 発行日 | 2016-03-03 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2016/3/10(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京都市大学世田谷キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo City Univ. |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | Soft computing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 棟安 実治(関西大) |
| 委員長氏名（英） | Mitsuji Muneyasu(Kansai Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(広島市大) / 仲地 孝之(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Takayuki Nakachi(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 田中 豪(名古屋市大) / 原田 康祐(東芝) |
| 幹事氏名（英） | Go Tanaka(Nagoya City Univ.) / Kosuke Harada(Toshiba) |
| 幹事補佐氏名（和） | 辻 裕之(神奈川工科大) / 田向 権(九工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Tsuji(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media System |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Filtered Channel Featuresの情景内文字認識への適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Feasibility Study of Scene Text Recognition Based on Filtered Channel Features |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情景内文字認識 / scene text recognition |
| キーワード(2)（和/英） | Filtered Channel Features / Filtered Channel Features |
| キーワード(3)（和/英） | 多クラス分類 / multi-class classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 粕谷 瑠衣 / Rui Kasuya |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大木 琢郎 / Takuro Oki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 宮本 龍介 / Ryusuke Miyamoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-03-11 |
| 資料番号 | SIS2015-65 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | SIS-505 |
| ページ範囲 | pp.99-104(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-03-03 (SIS) |