| 한글제목(Korean Title) |
텐서보팅을 이용한 텍스트 배열정보의 획득과 이를 이용한 텍스트 검출 |
| 영문제목(English Title) |
Extraction of Text Alignment by Tensor Voting and its Application to Text Detection |
| 저자(Author) |
이귀상
또 안
박종현
GueeSang Lee
Toan Nguyen Dinh
JongHyun Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 36 NO. 11 PP. 0912 ~ 0919 (2009. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 이차원 텐서보팅과 에지 기반 방법을 이용하여 자연영상에서 문자를 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 텍스트의 문자들은 보통 연속적인 완만한 곡선 상에 배열되어 있고 서로 가깝게 위치하며, 이러한 특성은 텐서보팅에 의하여 효과적으로 검출될 수 있다. 이차원 텐서보팅은 토큰의 연속성을 curve saliency 로 산출하며 이러한 특성은 다양한 영상해석에 사용된다. 먼저 에지 검출을 이용하여 영상 내의 텍스트 영역이 위치할 가능성이 있는 텍스트 후보영역을 찾고 이러한 후보영역의 연속성을 텐서보팅에 의해 검증하여 잡음영역을 제거하고 텍스트 영역만을 구분한다. 실험 결과, 제안된 방법은 복잡한 자연영상에서 효과적으로 텍스트 영역을 검출함을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
A novel algorithm using 2D tensor voting and edge-based approach is proposed for text detection in natural scene images. The tensor voting is used based on the fact that characters in a text line are usually close together on a smooth curve and therefore the tokens corresponding to centers of these characters have high curve saliency values. First, a suitable edge-based method is used to find all possible text regions. Since the false positive rate of text detection result generated from the edge-based method is high, 2D tensor voting is applied to remove false positives and find only text regions. The experimental results show that our method successfully detects text regions in many complex natural scene images.
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| 키워드(Keyword) |
텐서보팅
텍스트 검출
자연영상
영역기반 텍스트 검출
커브 돌출도
tensor voting
text detection
natural scene image
region-based text detection
curve saliency
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