論文の概要: Text images processing system using artificial intelligence models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11691v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 16:15:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.838131
• Title: Text images processing system using artificial intelligence models
• Title（参考訳）: 人工知能モデルを用いたテキスト画像処理システム
• Authors: Aya Kaysan Bahjat,
• Abstract要約: このデバイスはギャラリーモードをサポートし、ユーザーはフラッシュディスク、ハードディスクドライブ、microSDカードのファイルを閲覧できる。 このシステムは、上述したTotal-Textデータセットで10時間以上テストされたときに、約94.62%のテキスト認識率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This is to present a text image classifier device that identifies textual content in images and then categorizes each image into one of four predefined categories, including Invoice, Form, Letter, or Report. The device supports a gallery mode, in which users browse files on flash disks, hard disk drives, or microSD cards, and a live mode which renders feeds of cameras connected to it. Its design is specifically aimed at addressing pragmatic challenges, such as changing light, random orientation, curvature or partial coverage of text, low resolution, and slightly visible text. The steps of the processing process are divided into four steps: image acquisition and preprocessing, textual elements detection with the help of DBNet++ (Differentiable Binarization Network Plus) model, BART (Bidirectional Auto-Regressive Transformers) model that classifies detected textual elements, and the presentation of the results through a user interface written in Python and PyQt5. All the stages are connected in such a way that they form a smooth workflow. The system achieved a text recognition rate of about 94.62% when tested over ten hours on the mentioned Total-Text dataset, that includes high resolution images, created so as to represent a wide range of problematic conditions. These experimental results support the effectiveness of the suggested methodology to practice, mixed-source text categorization, even in uncontrolled imaging conditions.
• Abstract（参考訳）: 本発明は、画像中のテキスト内容を特定し、各画像を、請求書、フォーム、レター、レポートを含む4つの予め定義されたカテゴリの1つに分類するテキスト画像分類装置を提案する。 このデバイスはギャラリーモードをサポートし、ユーザーはフラッシュディスク、ハードディスクドライブ、microSDカードのファイルを閲覧できる。 その設計は、光、ランダムな向き、曲率、テキストの部分的カバレッジ、解像度の低さ、わずかに見えるテキストなど、現実的な課題に対処することを目的としている。 処理プロセスのステップは、画像取得と前処理、DBNet++(Differentiable Binarization Network Plus)モデルによるテキスト要素の検出、検出されたテキスト要素を分類するBART(Bidirectional Auto-Regressive Transformers)モデル、PythonとPyQt5で記述されたユーザインターフェースによる結果の提示である。 すべてのステージは、スムーズなワークフローを形成するような方法で接続されます。 このシステムは、問題のある幅広い状況を表すために作成された高解像度の画像を含む、上述のTotal-Textデータセットで10時間にわたってテストされたときに、約94.62%のテキスト認識率を達成した。 これらの実験結果は,未制御の撮像条件においても,提案手法の有効性を裏付けるものである。

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