Abstract-This paper fokuserar på problemet med skriptidentifiering i okonstruerade scenarier. Skriptidentifiering är en viktig förutsättning för igenkänning och en oumbärlig förutsättning för automatiska textförståelsesystem utformade för flerspråkiga miljöer. Även om den är föremål för omfattande studier av dokumentbilder och handskrivna dokument, är den fortfarande ett nästan outforskat område för scentextbilder. Vi beskriver en ny metod för skriptidentifiering i naturliga bilder som kombinerar konvolutionella funktioner och Naive-Bayes Nearest Neighbor clasfier. Den föreslagna ramen utnyttjar effektivt den diskriminerande kraften hos små stroke-delar, i en finkornig klassificeringsram. Dessutom föreslår vi ett nytt allmänt referensdataset för utvärdering av gemensam detektering av text och skriptidentifiering i naturscener. Experiment som görs i denna nya datauppsättning visar att den föreslagna metoden ger toppmoderna resultat, medan den generaliserar väl till olika datauppsättningar och variabelt antal skript. De bevis som lagts fram visar att flera språklig textigenkänning i det fria är ett genomförbart förslag. Den föreslagna metodens källkod görs tillgänglig online.
I vårt tidigare arbete REF har vi föreslagit en patchbaserad metod för skriptidentifikation i scentextbilder.
A Fine-Grained Approach to Scene Text Script Identification
{'venue': '2016 12th IAPR Workshop on Document Analysis Systems (DAS)', 'journal': '2016 12th IAPR Workshop on Document Analysis Systems (DAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}