機械学習に基づいたイベント広告画像内の文字領域の特定

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC2-4

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Discrimination of Character Region in Flier Images based on Machine learning

著者名: 折本 研(広島工業大学),健山 智子(広島工業大学),松本 慎平(広島工業大学)

著者名(英語): Ken Orimoto|Tomoko Tateyama|Simpei Matsumoto

キーワード: 機械学習|文字領域認識|k-means|広告画像|Machin Learning|Discrimination of Character Region|k-means|Flier Images

要約(日本語): 「ためまっぷ」は，ユーザの日常生活圏内におけるイベント情報を，気軽に閲覧・更新できるスマートフォンアプリケーションである。更新はカメラ機能で撮影された広告画像をサイトへの転送により行われるが，そのイベントキーワードは手動付与となり，自動化が求められる。上記の問題解決として，OCRによる文字認識技術が挙げられるが，日本語は英数字の組み合わせ以外にカタカナ・漢字・ひらがな，と文字のバリエーションが広い。さらに，読み取る画像中のフォントやデザインの影響から情報取得精度へ大きく起因する。本研究では，広告画像からのキーワード自動抽出を目指し，機械学習による文字領域の特定手法を提案する

PDFファイルサイズ: 1,024 Kバイト