Abstract-Recognizing text i bilder tagna i det vilda är ett utmanande problem som har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Tidigare metoder tog itu med detta problem genom att först upptäcka enskilda tecken och sedan forma dem till ord. Sådana metoder lider ofta av svaga tecken upptäckter, på grund av stora intra-klass variationer, ännu mer än tecken från skannade dokument. Vi har en annan syn på problemet och lägger fram ett holistiskt ramverk för erkännande. I detta, vi representerar först scenen textbild och syntetiska bilder som genereras från lexikon ord med lutning-baserade funktioner. Vi känner sedan igen texten i bilden genom att matcha scenen och syntetiska bildfunktioner med vår nya viktade Dynamic Time Warping (wDTW) metod.
I ett av våra tidigare verk REF, jämförde vi funktioner som beräknats på hela scenen textbild och de som genereras från syntetiska teckensnitt renderingar av lexikon ord med en ny viktad dynamisk tid warping (wDTW) metod för att känna igen ord.
Whole is Greater than Sum of Parts: Recognizing Scene Text Words
{'venue': '2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition', 'journal': '2013 12th International Conference on Document Analysis and Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}