Abstract-Scene textigenkänning (STR) är ett erkännande av text var som helst i miljön, som t.ex. skyltar och skyltfönster. I förhållande till dokumentigenkänning är det utmanande på grund av teckenvariation, minimal språkkontext och okontrollerade förhållanden. Mycket information som finns tillgänglig för att lösa detta problem ignoreras ofta eller används sekventiellt. Likhet mellan karaktärsbilder förbises ofta som användbar information. På grund av språkprenumerationer kan en kännare tilldela olika etiketter till identiska tecken. Att direkt jämföra tecken med varandra, snarare än bara en modell, hjälper till att se till att liknande fall får samma etikett. Lexicons förbättrar igenkänningsnoggrannheten men används post hoc. Vi introducerar en probabilistisk modell för STR som integrerar likheter, språkegenskaper och lexikala beslut. Slutsatsen accelereras med gles trosspridning, en nedifrån-och-upp-metod för att förkorta budskapen genom att minska beroendet mellan svagt understödda hypoteser. Genom att samla informationskällor i en modell eliminerar vi oåtervinnbara fel som beror på sekventiell bearbetning och förbättrar noggrannheten. I experimentella resultat känna igen text från bilder av tecken i utomhusscener, införliva likhet minskar teckenigenkänning fel med 19 procent, lexikonet minskar ordigenkänning fel med 35 procent, och gles tro förökning minskar de lexikon ord som anses med 99,9 procent med en 12X hastighetsökning och ingen förlust i noggrannhet.
Weinman m.fl. REF föreslog en probabilistisk slutledningsmodell som integrerar likhet, språkpredikningar och lexikala beslut att känna igen scentext.
Scene Text Recognition Using Similarity and a Lexicon with Sparse Belief Propagation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}