Text detection and classi!cation in

Text detection and classi!cation in natural images is important for many computer vision
applications. Here, to detect text, we !nd connected
components based on consistency in stroke width, chain
them based on their relative spatial positions, and use a
text classi!cation engine to !lter chains with low classi!cation con!dence scores. The algorithm performs
well using the ICDAR 2015 competition images, with
72.4% precision and 71.0% recall, but struggles under
certain imaging conditions or types of text. Finally, we
discuss ways to improve the algorithm to yield better
performance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบและจัดประเภทข้อความ!
ไอออนบวกในภาพที่เป็นธรรมชาติเป็นสิ่งสำคัญสำหรับวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์จำนวนมากการใช้งาน ที่นี่ในการตรวจสอบข้อความที่เรา!
ครั้งที่เชื่อมต่อส่วนประกอบอยู่บนพื้นฐานของความมั่นคงในความกว้างจังหวะโซ่พวกเขาขึ้นอยู่ในตำแหน่งเชิงพื้นที่ของพวกเขาญาติและใช้จัดประเภทข้อความเครื่องยนต์ไอออนบวก! ไป! โซ่กรองกับจัดประเภทต่ำ! ไอออนบวกนักโทษคะแนนมั่นใจ! ขั้นตอนวิธีการดำเนินการที่ดีโดยใช้ ICDAR 2015 ภาพการแข่งขันที่มีความแม่นยำ72.4% และ 71.0% เรียกคืน แต่การต่อสู้ภายใต้เงื่อนไขบางอย่างหรือการถ่ายภาพประเภทของข้อความ สุดท้ายเราหารือเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงขั้นตอนวิธีที่จะให้ผลผลิตที่ดีกว่าผลการดำเนินงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจสอบข้อความและ classi ! ภาพธรรมชาติในการเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานวิสัยทัศน์
คอมพิวเตอร์มากมาย ที่นี่เพื่อตรวจสอบข้อความ เรา ! งานเชื่อมประกอบตามความสอดคล้องในความกว้าง

ชักโซ่ตามตำแหน่งสัมพัทธ์เชิงพื้นที่ และใช้ข้อความ classi
! ในเครื่องยนต์ ! โซ่ lter กับ classi ต่ำ ! การต่อต้าน ! คะแนน dence . ขั้นตอนวิธีการ
ก็ใช้ icdar 2015 การแข่งขันภาพ , ด้วย 60 %
% ความแม่นยำและ 71.0 เรียกคืน แต่การต่อสู้ภายใต้
เงื่อนไขบางอย่างภาพหรือประเภทของข้อความ สุดท้ายเรา
เกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงอัลกอริทึมการผลผลิต ประสิทธิภาพดีกว่า