| 講演名 | 2018-02-19 ドット文字を対象としたトップダウン型セグメンテーション手法の提案 溝口 拓也(奈良先端大), 井尻 善久(オムロン), 諏訪 正樹(オムロン), 清川 清(奈良先端大), |
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| 抄録(和) | ト?ット文字とはト?ットマトリクスによって構成される文字て?あり， 製品管理なと?に用いられる.文字認識のタスクて?は， 一文字単位て?の入力画像を生成するのか?一般的て?， その前処理として個別に文字を切り出す工程か?発生する. ト?ットか?文字の最小構成要素となるト?ット文字て?は， 文字構成要素の連続性・連結性や文字幅の情報を用いた従来の手法を適用させることか?困難て?ある. 本研究て?はこのような特徴をもつト?ット文字か?撮影された画像を対象とし， ト?ット文字領域内を徐々に絞り込み，最終的には個別のト?ット文字を特定するトッフ?タ?ウン型セク?メンテーション手法を提案する. これまて?の研究において検証されなかった歪曲印字なと?の様々なト?ット文字に対して提案手法を適用し， 精度を検証した. |
| 抄録(英) | A dot-matrix character is a character formed by a dot matrix and used in such factory automation application as product quality management. If the machine can automatically recognize dot-matrix characters it will contribute greatly to the industry applications from the viewpoints of cost, operational aspects, etc. In the task of character recognition, it is common to generate an input image for individual characters, so image segmentation into each character region is necessary. However, such existing approaches relying on pixel connectivities cannot be used for dot-matrix characters. In this research, we propose a top-down segmentation method which gradually narrows down dot-matrix character regions considering such characteristics. In this research, we evaluated the proposed segmentation method with a variety of images containing printed dot-matrix characters including difficult properties such as distortion and specular highlights which have not been verified in existing studies. |
| キーワード(和) | FA (ファクトリー・オートメーション) / ドット文字 / セグメンテーション / トップダウン / 教師なし学習 |
| キーワード(英) | Factory Automation / Dot-matrix characters / Segmentation / Top-down / Unsupervised Learning |
| 資料番号 | PRMU2017-145,CNR2017-23 |
| 発行日 | 2018-02-12 (PRMU, CNR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / CNR |
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| 開催期間 | 2018/2/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | 和歌山大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 実世界情報処理、3D点群処理およびその応用 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 小野 哲雄(北大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Tetsuo Ono(Hokkaido Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 神原 誠之(奈良先端大) / 高汐 一紀(慶大) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Masayuki Kanbara(NAIST) / Kazunori Takashio(Keio Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 坂本 大介(北大) / 吉岡 康介(パナソニック) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Daisuke Sakamoto(Hokkaido Univ.) / Kosuke Yoshioka(Panasonic) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 水戸 和(セコム) / 小林 優佳(東芝) / 石原 達也(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Wataru Mito(SECOM) / Yuka Kobayashi(Toshiba) / Tatsuya Ishihara(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Cloud Network Robotics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ドット文字を対象としたトップダウン型セグメンテーション手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A top-down approach in dot-matrix character extraction |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | FA (ファクトリー・オートメーション) / Factory Automation |
| キーワード(2)（和/英） | ドット文字 / Dot-matrix characters |
| キーワード(3)（和/英） | セグメンテーション / Segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | トップダウン / Top-down |
| キーワード(5)（和/英） | 教師なし学習 / Unsupervised Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 溝口 拓也 / Takuya Mizoguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科(略称：奈良先端大) Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 井尻 善久 / Yoshihisa Ijiri |
| 第 2 著者 所属（和/英） | オムロン株式会社 技術・知財本部(略称：オムロン) TECHNOLOGY AND INTELLECTUAL PROPERTY H.Q., OMRON Corporation(略称：OMRON) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 諏訪 正樹 / Masaki Suwa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | オムロン株式会社 技術・知財本部(略称：オムロン) TECHNOLOGY AND INTELLECTUAL PROPERTY H.Q., OMRON Corporation(略称：OMRON) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 清川 清 / Kiyoshi Kiyokawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科(略称：奈良先端大) Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology(略称：NAIST) |
| 発表年月日 | 2018-02-19 |
| 資料番号 | PRMU2017-145,CNR2017-23 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | PRMU-442,CNR-443 |
| ページ範囲 | pp.1-6(PRMU), pp.1-6(CNR), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-12 (PRMU, CNR) |