Abstract-The karaktär information i naturliga scen bilder innehåller olika personuppgifter, såsom telefonnummer, hemadresser, etc. Det är en hög risk för att informationen läcker ut om den offentliggörs. I detta dokument föreslog vi en scentextraderingsmetod för att korrekt dölja informationen via en inpainting convolutional neural network (CNN) modell. Inmatningen är en scentextbild, och utmatningen förväntas vara textraderad bild med alla teckenregioner fyllda upp färgerna på omgivande bakgrund pixlar. Detta arbete utförs av en CNN-modell genom delegering till decentralisering med sammankopplingsprocessen. Träningsproven och motsvarande målarbilder betraktas som undervisningssignaler för träning. För att utvärdera textraderingens prestanda detekteras utdatabilderna med en ny scentextdetekteringsmetod. Därefter används samma mätning av textdetektering för att testa bilderna i referensdatauppsättningen ICDAR2013. Jämfört med direkt textdetektering visar scentextraderingsprocessen en drastisk minskning av precisionen, återkallandet och f-poängen. Det bevisar effektiviteten i den föreslagna metoden för radering av texten i naturliga scenbilder.
Nakamura m.fl. REF tog bort texter i naturliga scenbilder med hjälp av flera lager av konvolutioner och dekonvolutioner.
Scene Text Eraser
{'venue': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'journal': '2017 14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}