首页> 外文期刊>Procedia Computer Science >Arabic text detection in news video using RetinaNet
【24h】

Arabic text detection in news video using RetinaNet

机译:使用RetinAnet的新闻视频中的阿拉伯语文本检测

获取原文
       

摘要

Embedded text in video frames represents an interesting source of high level information especially for semantic indexing and retrieval applications. In this paper, we propose a novel approach for Arabic text detection in news videos using a deep learning method called RetinaNet. It is based in two steps. The first one aims to extract features using residual network (Res-Net) and a pyramidal feature network (FPN). In the second step, we use two fully convolutional networks (FCN), one is for the classification task and the other for the bounding box regression task. Experiments show that the proposed method can detect text regions effectively and provides a more satisfactory results compared to other existing methods.
机译:视频帧中的嵌入式文本代表了一个有趣的高级信息来源,尤其是语义索引和检索应用程序。 在本文中,我们提出了一种使用称为RetinAnet的深度学习方法在新闻视频中的阿拉伯语文本检测新方法。 它基于两个步骤。 第一个旨在利用残差网络(REN)和金字塔特征网络(FPN)提取特征。 在第二步中,我们使用两个完全卷积的网络(FCN),一个是用于分类任务,另一个用于边界框回归任务。 实验表明,该方法可以有效地检测文本区域,并与其他现有方法相比提供更令人满意的结果。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号