Detta dokument behandlar frågan om segmentering och igenkänning av text inbäddad i videosekvenser från deras tillhörande textbildsekvens extraherad av en textdetektionsmodul. I detta syfte föreslår vi en probabilistisk algoritm baserad på Bayesian adaptiv tröskel och Monte-Carlo provtagning. Algoritmen approximerar den bakre fördelningen av segmenteringströsklar för textpixlar i en bild genom en uppsättning viktade prover. Den uppsättning prover initieras genom att tillämpa en klassisk segmenteringsalgoritm på den första videoramen och ytterligare förfinas genom slumpmässig provtagning under en temporal Bayesian ram. Ett viktigt bidrag av papperet är att visa att, tack vare den föreslagna metoden, sannolikheten för ett segmenteringsparameterprov kan uppskattas inte med hjälp av ett klassificeringskriterium eller ett visuellt kvalitetskriterium baserat på den producerade segmenteringskartan, utan direkt från det inducerade textigenkänningsresultatet, vilket är direkt relevant för vår uppgift. Som ett andra bidrag till dokumentet föreslår vi dessutom att man anpassar textigenkänningsresultaten från prov med hög konfidensgrad som samlats in över tiden för att sammanställa ett slutresultat med hjälp av felröstningsteknik (ROVER) på teckennivå. Experiment utförs i en två timmars videodatabas. Karaktärsigenkänningen är högre än 93 %, och ordfelsfrekvensen är högre än 90 %, vilket är 4 % och 3 % mer än de senaste metoder som tillämpas på samma databas. Videotextigenkänning, textsegmentering, sekventiellt monte-carlo-filter, språkmodell, igenkänningsutmatningsfelreducering.
Chen och Al. REF föreslog videotextigenkänning med hjälp av felröstning och sekventiell Monte Carlo.
Video Text Recognition using Sequential Monte Carlo and Error Voting Methods
{'venue': 'PATTERN RECOGNITION LETTER', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}