YOLOを用いた多数文字一括認識の有効性について

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-12-04
• タイトル: YOLOを用いた多数文字一括認識の有効性について
• タイトル / 言語: en
• タイトル: The effectiveness on batch recognition of multiple characters using YOLO
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者名: 吉田, 有里; 粟野, 愛未; 松本, 尚
• 著者名(英): Yuri, Yoshida; Manami, Awano; Takashi, Matsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 現在広く活用されている文字認識技術の多くは文字領域の検出と文字領域ごとの文字認識を別々の処理で行い，日本語の文字認識に関しては，文字数分だけ繰り返して認識処理を行う方式が主流である．一方物体検出モデルである YOLO（You Only Look Once）は，単一の畳み込みネットワークで複数の物体検出と認識を同時に行うことができる．そこで我々は YOLO を文字認識に応用することを提案する．本論文では，白背景に黒文字のみを含む日本語の文書画像について，3000 種類を超える文字の高精度な認識が YOLO で可能なことを実証する．実証実験の結果，文字は一般的な物体検出の検出対象よりも遥かに種類が多く似通ったものばかりであるが，数千種類の文字を対象としても YOLOv3 を用いて高精度で一括認識を行うことが可能であると分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Most of today's widely used character recognition technologies perform character region detection and character recognition for each character region in separate processes, and especially for Japanese character recognition, the mainstream method is to repeat the recognition process for the number of characters. On the other hand, YOLO (You Only Look Once), an object detection model, can simultaneously detect and recognize objects in a single convolutional network. We propose an application of YOLO to character recognition. In this paper, we demonstrate that YOLO can accurately recognize more types of characters on document images that contain only black text on a white background. Our experimental results show that even though characters come in many more diverse and similar forms compared to typical objects targeted in object detection, YOLO can be used for high-accuracy batch recognition of thousands of different characters.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2023-MPS-146, 号 6, p. 1-7, 発行日 2023-12-04
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会