論文の概要: Detection of Furigana Text in Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03960v1
- Date: Fri, 8 Jul 2022 15:27:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-11 14:05:26.509717
- Title: Detection of Furigana Text in Images
- Title（参考訳）: 画像中のフリガナテキストの検出
- Authors: Nikolaj Kj{\o}ller Bjerregaard, Veronika Cheplygina, Stefan Heinrich
- Abstract要約: 振仮名(ふりがな)は、日本語の音符。
これらの検出は光学文字認識(OCR)の性能向上に役立つ。
本プロジェクトは、日本の書物や漫画における振替の検出に焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.77898701462905
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Furigana are pronunciation notes used in Japanese writing. Being able to
detect these can help improve optical character recognition (OCR) performance
or make more accurate digital copies of Japanese written media by correctly
displaying furigana. This project focuses on detecting furigana in Japanese
books and comics. While there has been research into the detection of Japanese
text in general, there are currently no proposed methods for detecting
furigana.
We construct a new dataset containing Japanese written media and annotations
of furigana. We propose an evaluation metric for such data which is similar to
the evaluation protocols used in object detection except that it allows groups
of objects to be labeled by one annotation. We propose a method for detection
of furigana that is based on mathematical morphology and connected component
analysis. We evaluate the detections of the dataset and compare different
methods for text extraction. We also evaluate different types of images such as
books and comics individually and discuss the challenges of each type of image.
The proposed method reaches an F1-score of 76\% on the dataset. The method
performs well on regular books, but less so on comics, and books of irregular
format. Finally, we show that the proposed method can improve the performance
of OCR by 5\% on the manga109 dataset.
Source code is available via
\texttt{\url{https://github.com/nikolajkb/FuriganaDetection}}
- Abstract（参考訳）: 振仮名(ふりがな)は、日本語の音符。
これらを検出することで、光学式文字認識(ocr)の性能向上や、フルリガナを正しく表示することで、より正確な日本語メディアのデジタルコピーを作成することができる。
本プロジェクトは、日本の書物や漫画における振替の検出に焦点を当てている。
一般に日本語テキストの検出は研究されているが、現在では振仮名の検出方法が提案されていない。
日本語のメディアと古仮名の注釈を含む新しいデータセットを構築した。
本稿では,オブジェクト検出に使用される評価プロトコルに類似したデータに対する評価基準を提案する。
本稿では, 数学的形態学および連結成分分析に基づくフラガナの検出手法を提案する。
データセットの検出を評価し,テキスト抽出のための異なる手法を比較した。
また、書籍や漫画などの異なる種類の画像についても個別に評価し、各タイプの画像の課題について議論する。
提案手法はデータセット上でF1スコアの76\%に達する。
この方法は通常の本ではうまく機能するが、漫画や不規則な形式の本ではうまく機能しない。
最後に,提案手法により,manga109データセット上でocrの性能を5\%向上できることを示す。
ソースコードは \texttt{\url{https://github.com/nikolajkb/FuriganaDetection}} から入手できる。
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