Skriptidentifiering spelar en viktig roll i analysen av dokument och videor. I den här artikeln fokuserar vi på problemet med skriptidentifiering i scentextbilder och videoskript. På grund av låg bildkvalitet, komplex bakgrund och liknande layout av tecken som delas av vissa skript som grekiska, latin, etc., textigenkänning i dessa fall blir utmanande. I detta dokument föreslår vi en ny metod som innebär extraktion av lokala och globala funktioner med CNN-LSTM ramverk och vikta dem dynamiskt för skriptidentifiering. Först konverterar vi bilderna till patchar och matar in dem i ett CNN-LSTM-ramverk. Uppmärksamhetsbaserade patchvikter beräknas genom att applicera softmax-skikt efter LSTM. Därefter gör vi patch-wise multiplikation av dessa vikter med motsvarande CNN för att ge lokala funktioner. Globala funktioner extraheras också från LSTM:s senaste celltillstånd. Vi använder en fusionsteknik som dynamiskt väger de lokala och globala funktionerna för en enskild patch. Experiment har gjorts i fyra offentliga manusidentifieringsdata: SIW-13, CVSI2015, ICDAR-17 och MLe2e. Den föreslagna ramen ger överlägsna resultat jämfört med konventionella metoder.
I REF, Ankan Kumar Bhunia et al. föreslog en ny metod som innebar extraktion av de lokala och globala funktionerna med hjälp av CNN-LSTM-ramverk och uppmärksamhetsbaserade patchvikter beräknade genom att applicera softmax-skikt efter LSTM.
Script Identification in Natural Scene Image and Video Frame using Attention based Convolutional-LSTM Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}