論文の概要: Urdu text in natural scene images: a new dataset and preliminary text detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08060v1
• Date: Thu, 16 Sep 2021 15:41:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-17 14:05:17.726601
• Title: Urdu text in natural scene images: a new dataset and preliminary text detection
• Title（参考訳）: 自然シーン画像におけるウルドゥー文字:新しいデータセットと予備テキスト検出
• Authors: Hazrat Ali, Khalid Iqbal, Ghulam Mujtaba, Ahmad Fayyaz, Mohammad Farhad Bulbul, Fazal Wahab Karam and Ali Zahir
• Abstract要約: 本研究は,自然シーン画像におけるUrduテキストの新しいデータセットを導入する。 データセットは、実際のシーンから取得された500のスタンドアロンイメージで構成されている。 画像中の候補としてUrduテキスト領域を抽出するためにMSER法を適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.070994681743188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Text detection in natural scene images for content analysis is an interesting task. The research community has seen some great developments for English/Mandarin text detection. However, Urdu text extraction in natural scene images is a task not well addressed. In this work, firstly, a new dataset is introduced for Urdu text in natural scene images. The dataset comprises of 500 standalone images acquired from real scenes. Secondly, the channel enhanced Maximally Stable Extremal Region (MSER) method is applied to extract Urdu text regions as candidates in an image. Two-stage filtering mechanism is applied to eliminate non-candidate regions. In the first stage, text and noise are classified based on their geometric properties. In the second stage, a support vector machine classifier is trained to discard non-text candidate regions. After this, text candidate regions are linked using centroid-based vertical and horizontal distances. Text lines are further analyzed by a different classifier based on HOG features to remove non-text regions. Extensive experimentation is performed on the locally developed dataset to evaluate the performance. The experimental results show good performance on test set images. The dataset will be made available for research use. To the best of our knowledge, the work is the first of its kind for the Urdu language and would provide a good dataset for free research use and serve as a baseline performance on the task of Urdu text extraction.
• Abstract（参考訳）: コンテンツ解析のための自然シーン画像中のテキスト検出は興味深い課題である。 研究コミュニティは英語とマンダリンのテキスト検出に大きな進歩を遂げてきた。 しかし,自然シーン画像におけるウルドゥー語のテキスト抽出は未解決な課題である。 本研究では,まず,自然シーン画像中のUrduテキストに新しいデータセットを導入する。 データセットは、実際のシーンから取得した500のスタンドアロンイメージで構成されている。 次に、最大安定な四肢領域(mser)法を適用し、画像中の候補としてウルドゥテキスト領域を抽出する。 非候補領域を除去するために二段階フィルタリング機構が適用される。 第1段階では、テキストとノイズはその幾何学的性質に基づいて分類される。 第2段階では、サポートベクトルマシン分類器が訓練され、非テキスト候補領域を破棄する。 その後、テキスト候補領域は、センタロイドベースの垂直距離と水平距離でリンクされる。 テキスト行はさらにHOG機能に基づいて異なる分類器によって分析され、非テキスト領域を削除する。 パフォーマンスを評価するために、ローカルに開発されたデータセットで広範囲の実験が行われる。 実験結果は,テストセット画像において良好な性能を示す。 データセットは研究用に提供される予定だ。 我々の知る限りでは、この研究はウルドゥー語にとって最初のものであり、自由な研究用データセットを提供し、ウルドゥー語テキスト抽出のタスクにおけるベースラインのパフォーマンスとして機能する。

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