論文の概要: Robust End-to-End Offline Chinese Handwriting Text Page Spotter with Text Kernel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01547v1
• Date: Sun, 4 Jul 2021 05:42:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 05:09:38.123586
• Title: Robust End-to-End Offline Chinese Handwriting Text Page Spotter with Text Kernel
• Title（参考訳）: テキストカーネルを用いた堅牢なエンドツーエンドオフライン中国語手書きテキストページスポッター
• Authors: Zhihao Wang, Yanwei Yu, Yibo Wang, Haixu Long, and Fazheng Wang
• Abstract要約: 我々は、堅牢なエンドツーエンドの中国語テキストページスポッターフレームワークを提案する。 テキスト検出とテキスト認識をテキストカーネルと統合する。 提案手法は,CASIA-HWDB2.0-2.2データセットとICDAR-2013コンペティションデータセットの最先端結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.028854207195064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline Chinese handwriting text recognition is a long-standing research topic in the field of pattern recognition. In previous studies, text detection and recognition are separated, which leads to the fact that text recognition is highly dependent on the detection results. In this paper, we propose a robust end-to-end Chinese text page spotter framework. It unifies text detection and text recognition with text kernel that integrates global text feature information to optimize the recognition from multiple scales, which reduces the dependence of detection and improves the robustness of the system. Our method achieves state-of-the-art results on the CASIA-HWDB2.0-2.2 dataset and ICDAR-2013 competition dataset. Without any language model, the correct rates are 99.12% and 94.27% for line-level recognition, and 99.03% and 94.20% for page-level recognition, respectively.
• Abstract（参考訳）: オフライン中国文字テキスト認識は、パターン認識分野における長年の研究課題である。 これまでの研究では、テキストの検出と認識は分離されており、テキスト認識は検出結果に大きく依存している。 本稿では,頑健なエンドツーエンドの中国語テキストページスポッターフレームワークを提案する。 テキスト検出とテキスト認識をテキストカーネルと統合し、グローバルテキスト特徴情報を統合することで、複数のスケールからの認識を最適化し、検出の依存性を低減し、システムの堅牢性を向上させる。 提案手法は,CASIA-HWDB2.0-2.2データセットとICDAR-2013コンペティションデータセットの最先端結果を実現する。 言語モデルがなければ、正しいレートは行レベルの認識では99.12%、94.27%、ページレベルの認識では99.03%、94.20%である。

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