WordFence：具有边界感知的自然图像文本检测
计算机视觉与模式识别
2017-05-17 v1
摘要
近年来，文本识别在扫描文档文本识别方面取得了显著成功。然而，自然图像中的单词识别仍是一个开放性问题，通常需要耗时的后处理步骤。我们提出了一种基于语义分割的场景图像中单个单词检测的新架构。我们的贡献有两方面：WordFence这一概念，用于检测环绕每个单词的边界区域；以及一种新颖的逐像素加权softmax损失函数，其惩罚背景并强调小文本区域。WordFence确保每个单词被单独检测，而新损失函数为文本和单词边界定位提供了强训练信号。所提出的技术避免了密集后处理，产生了端到端的单词检测系统。我们在常用基准数据集上实现了优越的定位召回率——在ICDAR11和ICDAR13上召回率为92%，在SVT上为63%。此外，我们的端到端单词识别系统在ICDAR13上取得了最先进的86% F-Score。
引用
@article{arxiv.1705.05483,
title = {WordFence: Text Detection in Natural Images with Border Awareness},
author = {Andrei Polzounov and Artsiom Ablavatski and Sergio Escalera and Shijian Lu and Jianfei Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.05483},
year = {2017}
}
备注
5 pages, 2 figures, ICIP 2017