イベント広告画像内の領域特徴を考慮した文字領域の抽出

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-12

グループ名: 【C】2019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: 2019/08/28

タイトル(英語): Extraction Character Region Considering Region Features in Event Flyer Images

著者名: 折本 研(広島工業大学),健山 智子(広島工業大学),本多 雅史(広島工業大学),宮本 拓実(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|Masashi Honda|Takumi Miyamoto|Shimpei Matumoto

キーワード: 広告画像|機械学習|文字領域特定文字領域特定|Flyer Image|Machine Learning|Character Region Identification

要約(日本語): 広告画像のキーワード付与は手動付与が主であり，作業負担の膨大化，キーワード付与の個人差が課題となるため，その自動付与の確立が求められる。画像内のキーワード取得として，OCRによる文字認識技術が挙げられるが，広告画像には文字だけでなく，その雰囲気を伝えるための複雑なデザインや背景，小領域画像などが含まれているため。OCRの文字認識低下につながる。本研究では，広告画像には，広告提示のための重要な文字領域とそれ以外の領域で構成されていることに注目し，画像を小領域へ分類した画像群を機械学習より解析することで，OCR認識の向上を目指した文字領域の認識手法を提案する。また，広告画像は背景が複雑なパターンが非常に多い，そこで，本研究では，エッジに基づき，小領域化された画像群を機械学習に基づいて特徴解析を行うことで，より高精度な文字領域の特定を行う。

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