著者

芦田 和毅 永井 弘樹 岡本 正行 宮尾 秀俊 山本 博章

出版者

社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. D-II (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.88, no.9, pp.1817-1824, 2005-09-01

参考文献数

20

被引用文献数

11

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本論文では, カラー情景画像に現れる文字列を抽出する手法について提案する. ほとんどのカラー情景画像に現れる単語若しくは文字列は, 同じ色とフォントで印刷されている. そこで本手法では, まずエッジに基づき画像を大まかなブロックに分割する. 次にそれらのブロックをクラスタリング手法によって色の類似している領域に分割し, 各領域中に存在する外接最小方形について縦横比, ピッチなどの特徴を用いてそれらを統合し文字列パターンの候補を得る. 更にこれらの候補に対して幾何学的特徴を求めてSVMにより文字列パターンを識別する. ICDAR 2003 Text Locating Competitionで用いられた251枚のカラー情景画像について実験を行い, 本手法の有効性を確認した.

著者

丸山 健一 丸山 稔 宮尾 秀俊 中野 康明

出版者

社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.44, no.8, pp.2270-2273, 2003-08-15

被引用文献数

1

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本研究の目的はSVMを用いて高い累積正解率を持った多重仮説を構築することである.ある1つの候補を求める手法としては,DAGSVMが学習,識別時間の面で非常に優れている.しかしながら,累積正解率,つまり複数の候補を求めることを考慮していない.本論文ではDAGSVMとMax-Winアルゴリズムを用いたハイブリッドな認識手法を提案する.具体的には,DAGSVMの結果に基づき,Max-Winアルゴリズムの候補を限定する.実験の結果,提案手法はMax-Winアルゴリズムと同等の累積正解率でありながら,DAGSVMと同等の計算量であった.This paper describes a method to make multiple hypotheses with highcumulative recognition rate using SVMs.To make just a single hypothesis by using SVMs, it has been shown that DAGSVM is very good with respect to recognition rate, learning time andevaluation time.However, DAGSVM is not directly applicable to make multiple hypotheses.In this paper, we propose a method of DAGSVM and Max-Win algorithm.We also provide the experimental results to show that thecumulative recognition rate of our method is as good as the Max-Winalgorithm, and that the execution time is almost as fast as DAGSVM.