Cascade attentionnelle de classifieurs pour la détection du texte de scène dans les images

S. M. Hanif (1) , L. Prévost (1) , P. A. Negri (1)

1 ISIR - Institut des Systèmes Intelligents et Robotique

Dans cet article, nous présentons une méthode de détection et localisation de texte. Notre détecteur est une cascade attentionnelle et le localiseur emploie des méthodes de traitement d'images. Chaque étage de la cascade est entraîné en utilisant l'algorithme AdaBoost. nous avons étudié en détail l'influence des descripteurs utilisés pour coder l'information et des classifieurs mis en oeuvre. L'évaluation de notre approche a été fait sur 250 images de la base ICDAR. Nous avons obtenu un taux de détection de 86% et un taux de fausses alarmes de l'ordre de 3x10-3 . La cascade est capable de traiter une image 640x480 en moins de 2 secondes.

Mots clés: Détection et localisation de texte; cascade attentionnelle; AdaBoost; analyse et reconnaissance de document

Domaines: Traitement du texte et du document; Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

S. M. Hanif, L. Prévost, P. A. Negri. Cascade attentionnelle de classifieurs pour la détection du texte de scène dans les images. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document, Oct 2008, France. pp.199-200. ⟨hal-00334421⟩