VML-MOC：一种多方向弯曲手写文本行数据集的分割
计算机视觉与模式识别
2021-01-20 v1
摘要
本文发布了一个自然且非常复杂的带有多方向和弯曲文本行的手写文档数据集，即 VML-MOC 数据集。这些文本行是多年来不同书写者在页边作为备注写下的。它们出现在 0 到 180 度之间的不同方向位置，或呈曲线形式。我们评估了一种基于多方向高斯的方法来分割这些任意方向倾斜或弯曲的手写文本行。它在测试文档上取得了 80.96% 的平均像素交并比分数。结果与基于单方向高斯文本行分割方法的结果进行了比较。
引用
@article{arxiv.2101.07542,
title = {VML-MOC: Segmenting a multiply oriented and curved handwritten text lines dataset},
author = {Berat Kurar Barakat and Rafi Cohen and Irina Rabaev and Jihad El-Sana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07542},
year = {2021}
}