智能图书馆：利用强监督深度场景文本阅读识别图书
计算机视觉与模式识别
2016-11-23 v1
摘要
实体图书馆馆藏是宝贵且长久的知识与学习资源。然而，在大型书架上管理图书并查找书籍往往导致繁琐的手工劳动，尤其是在藏书量巨大且图书可能遗失或错放的情况下。近年来，深度神经模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在场景文本检测与识别方面取得了巨大成功。受这些最新成果的启发，我们旨在研究它们在辅助图书管理方面的可行性，这一任务带来了更多挑战，包括大量杂乱的场景文本、畸变以及多变的照明条件。本文中，我们提出了一个基于场景文本阅读方法的图书馆藏书清点与检索系统。我们特别设计了使用强监督的场景文本识别模型，以加速训练并在多个基准数据集上达到最先进的性能。我们提出的系统有潜力大幅减少管理图书库存所需的人力以及存储图书信息所需的空间。
引用
@article{arxiv.1611.07385,
title = {Smart Library: Identifying Books in a Library using Richly Supervised Deep Scene Text Reading},
author = {Xiao Yang and Dafang He and Wenyi Huang and Zihan Zhou and Alex Ororbia and Dan Kifer and C. Lee Giles},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.07385},
year = {2016}
}