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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제11권 제4호
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 528 - 537 (10page)
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Text in images is one of the most important cues for understanding a scene. In this paper, we propose a novel approach based on interest points to localize text in natural scene images. The main ideas of this approach are as follows: first we used interest point detection techniques, which extract the corner points of characters and center points of edge connected components, to select candidate regions. Second, these candidate regions were verified by using tensor voting, which is capable of extracting perceptual structures from noisy data.
Finally, area, orientation, and aspect ratio were used to filter out non-text regions. The proposed method was tested on the ICDAR 2003 dataset and images of wine labels. The experiment results show the validity of this approach.
목차
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/ / ICDAR 2003 datasets
B. K. Sin / 2002 / Locating characters in scene images using frequency features / Proceedings of 16th International Conference on Pattern Recognition : 489 ~ 492
C. Harris / 1988 / A combined corner and edge detector / Proceedings of Alvey Vision Conference : 147 ~ 151
C. Schmid / 2000 / Evaluation of interest point detectors / International Journal of Computer Vision 37 (2) : 151 ~ 172
C. Tomasi / 1998 / Bilateral filtering for gray and color images / Proceedings of 6th International Conference on Computer Vision (ICCV) : 839 ~ 846
B. K. Sin / 2002 / Locating characters in scene images using frequency features / Proceedings of 16th International Conference on Pattern Recognition : 489 ~ 492
C. Harris / 1988 / A combined corner and edge detector / Proceedings of Alvey Vision Conference : 147 ~ 151
C. Schmid / 2000 / Evaluation of interest point detectors / International Journal of Computer Vision 37 (2) : 151 ~ 172
C. Tomasi / 1998 / Bilateral filtering for gray and color images / Proceedings of 6th International Conference on Computer Vision (ICCV) : 839 ~ 846
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