Erkännandet av text i vardagsscener försvåras av visningsförhållanden, ovanliga teckensnitt och brist på språkligt sammanhang. De flesta metoder integrerar en priori utseende information och någon form av hård eller mjuk begränsning på tillåtna strängar. Weinman och visade att likheten mellan tecken, som ett komplement till utseendet av tecken med avseende på en modell, kunde användas för att förbättra scenen textigenkänning. I detta arbete gör vi ytterligare förbättringar när det gäller erkännande av scentext genom att inta en ny hållning till införlivandet av likheter. I synnerhet utbildar vi en likhetsexpert som lär sig att klassificera varje teckenpar som likvärdiga eller inte. Efter att ha tagit bort logiska inkonsekvenser i en likvärdighet graf, vi formulerar sökandet efter den maximala sannolikheten tolkning av ett tecken som ett heltal program. Vi införlivar likvärdighet information som begränsningar i heltalsprogrammet och bygga ett optimeringskriterium av utseende funktioner och karaktär bigrams. Slutligen tar vi den optimala lösningen från heltalsprogrammet, och jämför alla "nära" lösningar med hjälp av en sannolikhetsmodell för strängar som härrör från sökmotorfrågor. Vi demonstrerar ordfelsminskningar på mer än 30 procent i förhållande till tidigare metoder på samma datauppsättning.
REF:s arbete är inriktat på användning av utseendets likhetsbegränsningar för att förbättra prestandan.
Enforcing similarity constraints with integer programming for better scene text recognition
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}