論文の概要: MataDoc: Margin and Text Aware Document Dewarping for Arbitrary Boundary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12571v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 07:39:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 15:24:06.911762
• Title: MataDoc: Margin and Text Aware Document Dewarping for Arbitrary Boundary
• Title（参考訳）: MataDoc: 任意境界のためのマージンとテキスト対応ドキュメントのデワープ
• Authors: Beiya Dai, Xing li, Qunyi Xie, Yulin Li, Xiameng Qin, Chengquan Zhang, Kun Yao, Junyu Han
• Abstract要約: 本稿では,任意の境界文書のデワープに着目した最初の手法であるMataDocを提案する。 具体的には、境界知覚を高めるために背景整合性を明示的に考慮し、マージン正則化を設計する。 そこで本研究では,MataDocの総合評価を行うために,任意の境界を持つ文書画像からなる新しいベンチマークArbDocを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.526328229779967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document dewarping from a distorted camera-captured image is of great value for OCR and document understanding. The document boundary plays an important role which is more evident than the inner region in document dewarping. Current learning-based methods mainly focus on complete boundary cases, leading to poor document correction performance of documents with incomplete boundaries. In contrast to these methods, this paper proposes MataDoc, the first method focusing on arbitrary boundary document dewarping with margin and text aware regularizations. Specifically, we design the margin regularization by explicitly considering background consistency to enhance boundary perception. Moreover, we introduce word position consistency to keep text lines straight in rectified document images. To produce a comprehensive evaluation of MataDoc, we propose a novel benchmark ArbDoc, mainly consisting of document images with arbitrary boundaries in four typical scenarios. Extensive experiments confirm the superiority of MataDoc with consideration for the incomplete boundary on ArbDoc and also demonstrate the effectiveness of the proposed method on DocUNet, DIR300, and WarpDoc datasets.
• Abstract（参考訳）: 歪んだカメラキャプチャ画像からの文書デワープは、OCRと文書理解にとって非常に重要である。 文書境界は、文書のデウォープにおいて、内部領域よりも明らかな重要な役割を果たす。 現在の学習ベース手法は主に完全境界の場合に焦点を当てており、不完全境界を持つ文書の文書修正性能が劣っている。 これらの手法とは対照的に,本論文ではマージンとテキスト認識正規化を用いた任意の境界文書の変形に着目した最初の手法であるmatadocを提案する。 具体的には,境界知覚を増大させるために背景整合性を明示的に考慮し,マージン正規化を設計する。 さらに,単語位置の一貫性を導入し,テキスト行を正書画像にそのまま保持する。 そこで本研究では,MataDocの総合評価を行うために,任意の境界を持つ文書画像からなる新しいベンチマークArbDocを提案する。 ArbDoc上の不完全境界を考慮したMataDocの優位性を確認し、DocUNet, DIR300, WarpDocデータセットにおける提案手法の有効性を実証した。

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