Fugu-MT 論文翻訳(概要): CompTLL-UNet: Compressed Domain Text-Line Localization in Challenging Handwritten Documents using Deep Feature Learning from JPEG Coefficients

論文の概要: CompTLL-UNet: Compressed Domain Text-Line Localization in Challenging Handwritten Documents using Deep Feature Learning from JPEG Coefficients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06142v1
Date: Fri, 11 Aug 2023 14:02:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-14 13:56:15.405081
Title: CompTLL-UNet: Compressed Domain Text-Line Localization in Challenging Handwritten Documents using Deep Feature Learning from JPEG Coefficients
Title（参考訳）: CompTLL-UNet:JPEG係数からの深層特徴学習を用いた手書き文書における圧縮ドメインテキストラインの局所化
Authors: Bulla Rajesh and Sk Mahafuz Zaman and Mohammed Javed and P. Nagabhushan
Abstract要約: 本稿では,JPEG圧縮領域におけるテキストの局所化を実現するために,JPEG圧縮係数から直接,深層特徴学習を利用する手法を提案する。 Compressed Text-Line Localization Network (CompTLL-UNet) と呼ばれる改良されたU-Netアーキテクチャは、それを実現するために設計されている。このモデルは、ICDAR 2017 (cBAD) や ICDAR 2019 (cBAD) などのベンチマークデータセットのJPEG圧縮バージョンでトレーニングされ、テストされている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9405458160620535
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automatic localization of text-lines in handwritten documents is still an open and challenging research problem. Various writing issues such as uneven spacing between the lines, oscillating and touching text, and the presence of skew become much more challenging when the case of complex handwritten document images are considered for segmentation directly in their respective compressed representation. This is because, the conventional way of processing compressed documents is through decompression, but here in this paper, we propose an idea that employs deep feature learning directly from the JPEG compressed coefficients without full decompression to accomplish text-line localization in the JPEG compressed domain. A modified U-Net architecture known as Compressed Text-Line Localization Network (CompTLL-UNet) is designed to accomplish it. The model is trained and tested with JPEG compressed version of benchmark datasets including ICDAR2017 (cBAD) and ICDAR2019 (cBAD), reporting the state-of-the-art performance with reduced storage and computational costs in the JPEG compressed domain.
Abstract（参考訳）: 手書き文書におけるテキストラインの自動ローカライズは、まだオープンで困難な研究課題である。複雑な手書き文書画像がそれぞれの圧縮表現で直接セグメンテーションされる場合、行間の間隔のずれ、振動やタッチテキストのずれ、スキューの存在など、様々な書き方の問題がより困難になる。これは,従来の圧縮文書の処理方法が圧縮処理によるものであるためであるが,本論文では,JPEG圧縮領域におけるテキストの局所化を実現するために,JPEG圧縮係数から直接の深い特徴学習を利用する方法を提案する。 Compressed Text-Line Localization Network (CompTLL-UNet) と呼ばれる改良されたU-Netアーキテクチャは、それを実現するために設計された。このモデルは、icdar2017(cbad)やicdar2019(cbad)などのベンチマークデータセットのjpeg圧縮バージョンでトレーニングとテストが行われ、jpeg圧縮ドメインにおけるストレージと計算コストの削減による最先端のパフォーマンスを報告している。

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