De flesta OCR (Optic Character Recognition) system som utvecklats för att känna igen texter inbäddade i multimediadokument segmentera texten till tecken innan du känner igen dem. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som gör det möjligt att undvika explicit segmentering av karaktären. Med hjälp av en multi-scale scanning system, texter som extraheras från videor först representeras av sekvenser av inlärda funktioner. Skaffade representationer används sedan för att mata en förbindelseist återkommande modell speciellt utformad för att ta hänsyn till beroenden mellan på varandra följande inlärda funktioner och för att känna igen texter. Den föreslagna video OCR utvärderas på en databas med TV-nyhetsvideor uppnår mycket höga igenkänningshastigheter. Experiment visar också att för vår erkännande uppgift, lärd funktion representationer presterar bättre än handgjorda funktioner.
I REF var videotexter först representerade som sekvenser av inlärda funktioner med en multi-scale scanning system.
Text recognition in videos using a recurrent connectionist approach