CNNを用いた広告画像からの文字領域の検出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI20037

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2020/03/04

タイトル(英語): Character area detection from Event flyer images based on CNN.

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(Hiroshima Institute of Technology),Tomoko Tateyama (Hiroshima Institute of Technology),Masashi Honda (Hiroshima Institute of Technology),Takumi Miyamoto (Hiroshima Institute of Technology),Shimpei Matumoto (Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: 広告画像|機械学習|文字領域特定|畳み込みニューラルネットワーク|Flyer Image|Machine Learning|Character Region Identification|Convolutional Neural Network

要約(日本語): 広告画像のキーワード付与の自動化は，膨大な作業量や付与情報のばらつき軽減としての期待が高い。広告画像は文字だけでなく，複雑なデザインや背景などより構成されているため、文字領域の特徴解析や認識手法が大きな課題となる。本研究では，広告画像は文字領域とその他の領域で構成されていると仮定し，文字領域とその他の領域を機械学習から識別することで，OCR認識の向上を目指す．本研究は、深層学習による文字領域特定について議論する。

要約(英語): Character area detection from Event flyer images based on CNN.Therefore, we proposed a method to extract the character area of the flyer image based on the deep learning, aiming at the efficient arrangement of the flyer image.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,866 Kバイト