Att bygga robusta igenkännare för arabiska har alltid varit en utmaning. Vi visar effektiviteten i en end-toend trainingable CNN-RNN hybrid arkitektur i att känna igen arabisk text i videor och naturliga scener. Vi överträffar tidigare toppmoderna på två allmänt tillgängliga videotextdata -ALIF och ACTIV. För uppgiften scentextigenkänning, introducerar vi en ny arabisk scen textdataset och fastställa baslinjeresultat. För skript som arabiska, en stor utmaning i att utveckla robusta igenkännare är bristen på stor mängd kommenterade data. Vi övervinner detta genom att syntetisera miljontals arabiska textbilder från ett stort ordförråd av arabiska ord och fraser. Vårt genomförande är byggt ovanpå den modell som introduceras här [37] som har visat sig vara ganska effektivt för den engelska scenens textigenkänning. Modellen följer en segmentering-fri, sekvens till sekvens transkription tillvägagångssätt. Nätverket transkriberar en sekvens av konvolutionella funktioner från indataavbildningen till en sekvens av måletiketter. Detta eliminerar behovet av att segmentera indataavbildningen i ingående tecken/glyfer, vilket ofta är svårt för arabiskt skript. Dessutom ger RNN:s förmåga att modellera kontextuella beroenden överlägsna resultat.
Ett av de senaste arbeten på arabiska scenen text representeras av REF.
Unconstrained scene text and video text recognition for Arabic script
{'venue': '2017 1st International Workshop on Arabic Script Analysis and Recognition (ASAR)', 'journal': '2017 1st International Workshop on Arabic Script Analysis and Recognition (ASAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}