Att känna igen scentext är ett utmanande problem, till och med mer än erkännandet av skannade dokument. Detta problem har fått stor uppmärksamhet från datorseende gemenskapen under de senaste åren, och flera metoder som bygger på energiminimering ramar och djupt lärande strategier har föreslagits. I detta arbete fokuserar vi på energiminimeringsramverket och föreslår en modell som utnyttjar både bottom-up och top-down-signaler för att känna igen beskärda ord extraherade från gatubilder. De nedifrån-och-upp-signalerna härleds från individuella teckendetekteringer från en bild. Vi bygger en villkorlig slumpmässig fältmodell på dessa upptäckter för att tillsammans modellera styrkan hos upptäckterna och interaktionerna mellan dem. Dessa interaktioner är top-down signaler som erhållits från en lexikon-baserad tidigare, dvs., språkstatistik. Det optimala ordet som representeras av textbilden erhålls genom att minimera energifunktionen som motsvarar den slumpmässiga fältmodellen. Vi utvärderar vår föreslagna algoritm i stor utsträckning på ett antal cropped scen text benchmark dataset, nämligen Street View Text, ICDAR 2003, 2011 visar bättre prestanda än jämförbara metoder. Vi gör en noggrann analys av alla steg i vår strategi och analyserar resultaten. Vi visar också att toppmoderna konvolutionella neurala nätverksfunktioner kan integreras i vårt ramverk för att ytterligare förbättra igenkänningsprestandan.
I ett aktuellt exempel föreslår Ref en modell som kombinerar nedifrån-och-upp-signaler från individuell teckendetektering och top-down-signaler från en lexikon.
Enhancing Energy Minimization Framework for Scene Text Recognition with Top-Down Cues
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}