Detta dokument fokuserar på problemet med skriptidentifiering i scentextbilder. Att möta detta problem med toppmoderna CNN-klassificerare är inte enkelt, eftersom de misslyckas med att ta itu med en viktig egenskap hos scentext instanser: deras extremt varierande proportion. I stället för att ändra storlek på indatabilder till ett fast bildförhållande som i den typiska användningen av holistiska CNN-klassificeringar föreslår vi här en patchbaserad klassificeringsram för att bevara discriminativa delar av bilden som är karakteristiska för dess klass. Vi beskriver en ny metod baserad på användning av ensembler av sammansvetsade nätverk för att gemensamt lära sig diskriminerande stroke-parts representationer och deras relativa betydelse i ett lapp-baserat klassificeringssystem. Våra experiment med detta inlärningsförfarande visar toppmoderna resultat i två offentliga manus identifieringsdata. Dessutom föreslår vi en ny uppsättning offentliga referensdata för utvärdering av flerspråkiga scentextsystem från början till slut. Experiment som görs i denna datauppsättning visar skriptidentifikationens nyckelroll i ett komplett end-to-end-system som kombinerar vår skriptidentifikationsmetod med en tidigare publicerad textdetektor och en off-the-shelf OCR-motor.
Gomez och Al. REF använde ensemblerna sammanvävda nätverk för att lära sig av strokeplåstren tillsammans med deras relativa betydelse.
Improving patch-based scene text script identification with ensembles of conjoined networks
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}