Sammanfattning av denna webbsida: Denna studie presenterar en ny metod för arabisk videotextigenkänning baserad på återkommande neurala nätverk. I själva verket utgör inbäddade texter i videor en rik informationskälla för indexering och automatiskt notering av multimediadokument. Dock är videotextigenkänning en icke-trivial uppgift på grund av många utmaningar som variationen i textmönster och komplexiteten i bakgrunder. När det gäller arabiska kan förekomsten av diakritiska märken, manusets kursiva karaktär och de icke-uniforma intra/inter ordavstånden medföra många ytterligare utmaningar. Det föreslagna systemet presenterar en segmenteringsfri metod som är särskilt beroende av ett mångdimensionellt långtidsminne i kombination med ett tidsklassificeringsskikt för anslutning. Det visas att med hjälp av ett effektivt förbearbetningssteg och en kompakt representation av arabiska karaktärsmodeller ger robust prestanda och ger en låg terrorfrekvens än andra nyligen publicerade metoder. Författarsystemet utbildas och utvärderas med hjälp av det offentliga datasetet AcTiV-R under olika utvärderingsprotokoll. De erhållna resultaten är mycket intressanta. De överträffar också nuvarande moderna metoder för den offentliga datauppsättningen ALIF när det gäller igenkänningsgrader på både karaktärs- och linjenivå.
Zayene m.fl. REF presenterade en ny metod för arabisk textigenkänning med hjälp av återkommande Neurala nätverk.
Multi-dimensional long short-term memory networks for artificial Arabic text recognition in news video
{'venue': 'IET Comput. Vis.', 'journal': 'IET Comput. Vis.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}