Automatiskt erkännande av texter i scener har varit en forskningsutmaning i åratal, till stor del på grund av godtycklig variation av textutseende i perspektivförvrängning, textlinje krökning, textstilar och olika typer av avbildning artefakter. De senaste djupa nätverken är kapabla att lära sig robusta representationer med avseende på avbildning artefakter och text stil förändringar, men fortfarande möter olika problem samtidigt som man hanterar scen texter med perspektiv och krökningsförvrängningar. I detta dokument presenteras ett system för igenkänning av text i end-to-end (ESIR) som iterativt tar bort förvrängning av perspektiv och textrader som drivs av bättre prestanda för igenkänning av scentext. Ett innovativt korrigerade nätverk utvecklas som använder en ny lineattaching omvandling för att uppskatta posen av textlinjer i scener. Dessutom utvecklas en iterativ upprätandepipeline där scentextsförvrängningar korrigeras iterativt mot en frontoparallell vy. ESIR är också robust till parameter initialisering och utbildningen behöver endast scen text bilder och ordnivå annoteringar som krävs av de flesta scen textigenkänningssystem. Omfattande experiment över ett antal offentliga datauppsättningar visar att den föreslagna ESIR kan korrigera scentextsförvrängningar på ett korrekt sätt och uppnå överlägsen igenkänningsprestanda för både normala scentextbilder och de som lider ur perspektiv och krökningsförvrängningar.
Zhan och Lu et al. REF föreslog att man iterativt skulle ta bort distorsion i perspektivet och textlinjes krökning genom ett innovativt rättelsenätverk för att få till stånd en frontoparallell bild av texten för erkännande.
ESIR: End-To-End Scene Text Recognition via Iterative Image Rectification
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}