論文の概要: Towards Boosting the Accuracy of Non-Latin Scene Text Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03185v1
- Date: Mon, 10 Jan 2022 06:36:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-11 16:01:15.005141
- Title: Towards Boosting the Accuracy of Non-Latin Scene Text Recognition
- Title（参考訳）: 非ラテンシーン音声認識の精度向上に向けて
- Authors: Sanjana Gunna, Rohit Saluja and C. V. Jawahar
- Abstract要約: シーンテキスト認識は、非ラテン言語よりもラテン言語の方が著しく優れている。
本稿では,英語のデータセットを非ラテン語の言語と比較することにより,低精度化の可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.609596088151644
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scene-text recognition is remarkably better in Latin languages than the
non-Latin languages due to several factors like multiple fonts, simplistic
vocabulary statistics, updated data generation tools, and writing systems. This
paper examines the possible reasons for low accuracy by comparing English
datasets with non-Latin languages. We compare various features like the size
(width and height) of the word images and word length statistics. Over the last
decade, generating synthetic datasets with powerful deep learning techniques
has tremendously improved scene-text recognition. Several controlled
experiments are performed on English, by varying the number of (i) fonts to
create the synthetic data and (ii) created word images. We discover that these
factors are critical for the scene-text recognition systems. The English
synthetic datasets utilize over 1400 fonts while Arabic and other non-Latin
datasets utilize less than 100 fonts for data generation. Since some of these
languages are a part of different regions, we garner additional fonts through a
region-based search to improve the scene-text recognition models in Arabic and
Devanagari. We improve the Word Recognition Rates (WRRs) on Arabic MLT-17 and
MLT-19 datasets by 24.54% and 2.32% compared to previous works or baselines. We
achieve WRR gains of 7.88% and 3.72% for IIIT-ILST and MLT-19 Devanagari
datasets.
- Abstract（参考訳）: シーンテキスト認識は、複数のフォント、単純語彙統計、更新されたデータ生成ツール、書き起こしシステムといったいくつかの要因により、ラテン言語よりも著しく優れている。
本稿では、英語データセットと非ラテン語言語を比較して、低い精度の理由について検討する。
単語画像のサイズ(幅と高さ)や単語長の統計値など,様々な特徴を比較する。
過去10年間で、強力なディープラーニング技術を用いた合成データセットの生成は、シーンテキスト認識を大幅に改善した。
いくつかの制御された実験が 英語で行われます
(i)合成データを作成するためのフォント及び
(ii)単語画像の作成。
これらの要因がシーンテキスト認識システムにとって重要であることを見出した。
英語の合成データセットは1400以上のフォントを使用し、アラビア語や他の非ラテン語のデータセットはデータ生成に100未満のフォントを使用する。
これらの言語の一部は異なる地域の一部であるため、アラビア語とデバナガリ語のシーンテキスト認識モデルを改善するために、地域ベースの検索を通じて追加のフォントを収集する。
我々は、アラビア語のMLT-17およびMLT-19データセットにおける単語認識率(WRR)を、以前の作品やベースラインと比較して24.54%と2.32%改善する。
我々は IIIT-ILST と MLT-19 Devanagari データセットで WRR の上昇率 7.88% と 3.72% を達成する。
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