JP7418517B2 - テキスト認識の方法、装置、電子機器、記憶媒体およびコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
認識対象画像の多次元の第1の特徴マップを取得するステップと、
前記第1の特徴マップにおける各特徴量に基づいて、前記第1の特徴マップにおける特徴量毎に対して特徴強化処理を行うステップと、
強化処理後の第1の特徴マップに基づいて、前記認識対象画像に対してテキスト認識を行うステップと、を含む方法を提供する。
認識対象画像の多次元の第1の特徴マップを取得するように構成される特徴取得モジュールと、
前記第1の特徴マップにおける各特徴量に基づいて、前記第1の特徴マップにおける特徴量毎に対して特徴強化処理を行うように構成される特徴強化モジュールと、
強化処理後の第1の特徴マップに基づいて、認識対象画像に対してテキスト認識を行うように構成されるテキスト認識モジュールと、
を備える装置を提供する。
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信可能に接続され、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な指令を記憶したメモリと、を備え、
前記指令は、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサに、上述のテキスト認識の方法を実行させる、電子機器を提供する。
Claims (17)
- テキスト認識の方法であって、
認識対象画像の多次元の第1の特徴マップを取得するステップと、
前記第1の特徴マップにおける各特徴量に基づいて、前記第1の特徴マップにおける特徴量毎に対して特徴強化処理を行うステップと、
強化処理後の第1の特徴マップに基づいて、前記認識対象画像に対してテキスト認識を行うステップと、を含み、
前記第1の特徴マップは、3次元の特徴マップであり、
前記第1の特徴マップにおける各特徴量に基づいて、前記第1の特徴マップにおける特徴量毎に対して特徴強化処理を行うステップは、
3つの次元のうちの第1の次元の次元値毎に対して、前記第1の特徴マップにおいて、当該次元値での第2の次元および第3の次元の対応する特徴量を再構成して、当該次元値に対応する1次元の特徴データを得るステップと、
前記第1の次元の各次元値に対応する1次元の特徴データを含む2次元の第2の特徴マップを取得するステップと、
前記第2の特徴マップにおいて、各次元における各1次元の特徴データに含まれる特徴量に対して正規化処理を行って、第3の特徴マップを得るステップと、
前記第3の特徴マップに基づいて、前記第1の特徴マップの特徴量毎に対して特徴強化処理を行うステップと、を含み、
前記第2の特徴マップにおいて、各次元における各1次元の特徴データに含まれる特徴量に対して正規化処理を行って、第3の特徴マップを得るステップは、
前記第2の特徴マップにおける各第1の特徴データに含まれる特徴量に対して正規化処理を行うステップであって、前記第1の特徴データは、前記第1の次元の各次元値に対応する1次元の特徴データであるステップと、
正規化処理後の第2の特徴マップにおける各第2の特徴データに含まれる特徴量に対して正規化処理を行うステップであって、前記第2の特徴データは、マージング次元の各次元値に対応する1次元の特徴データであり、前記マージング次元は、前記第2の特徴マップにおいて前記第2の次元および第3の次元に対応する次元であるステップと、を含む、方法。 - 前記第3の特徴マップに基づいて、前記第1の特徴マップの特徴量毎に対して特徴強化処理を行うステップは、
第1の処理対象マップに対して次元変換を行って、第2の処理対象マップと同じ次元の第3の処理対象マップを得るステップであって、前記第1の処理対象マップは、前記第3の特徴マップまたは前記第1の特徴マップであり、前記第2の処理対象マップは、前記第3の特徴マップおよび前記第1の特徴マップにおける前記第1の処理対象マップ以外の画像である、ステップと、
前記第2の処理対象マップと第3の処理対象マップにおける同じ位置の特徴量を加算し、演算して得た画像を、強化処理後の第1の特徴マップとするステップと、を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記第1の処理対象マップは、前記第3の特徴マップであり、
前記第2の処理対象マップは、前記第1の特徴マップであり、
第1の処理対象マップに対して次元変換を行って、第2の処理対象マップと同じ次元の第3の処理対象マップを得るステップは、
前記第2の次元と第3の次元の次元値に応じて、前記第3の特徴マップにおける前記第1の次元の各次元値に対応する1次元の特徴データを再構成して、前記第1の次元の各次元値に対応する2次元の特徴マップを得るステップと、
前記第1の次元の各次元値に対応する2次元の特徴マップを含む3次元画像を第3の処理対象マップとして取得するステップと、を含む
請求項2に記載の方法。 - 前記第1の次元が深さ次元であり、前記第2の次元が幅次元であり、前記第3の次元が高さ次元である、請求項1に記載の方法。
- 前記第3の特徴マップに基づいて、前記第1の特徴マップの特徴量毎に対して特徴強化処理を行う前に、
前記第1の特徴マップおよび/または第3の特徴マップに対して非線形変換を行うステップをさらに含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記認識対象画像の多次元の第1の特徴マップを取得した後に、
前記第1の特徴マップに対して非線形変換を行うステップをさらに含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記第1の特徴マップは、3次元の特徴マップであり、
前記第1の特徴マップにおける各特徴量に基づいて、前記第1の特徴マップにおける特徴量毎に対して特徴強化処理を行うステップは、
前記第1の特徴マップにおける各第3の特徴データ間の類似度を算出するステップであって、前記第3の特徴データは、3つの次元のうちの第2の次元および第3の次元の各次元値の組み合わせに対応する第1の次元の特徴量を含む、ステップと、
算出した全ての類似度に基づいて、算出した類似度毎に対して正規化処理を行うステップと、
正規化処理後の類似度に基づいて、前記第1の特徴マップにおける特徴量毎に対して特徴強化処理を行うステップと、を含む、
請求項1に記載の方法。 - テキスト認識の装置であって、
認識対象画像の多次元の第1の特徴マップを取得するように構成される特徴取得モジュールと、
前記第1の特徴マップにおける各特徴量に基づいて、前記第1の特徴マップにおける特徴量毎に対して特徴強化処理を行うように構成される特徴強化モジュールと、
強化処理後の第1の特徴マップに基づいて、認識対象画像に対してテキスト認識を行うように構成されるテキスト認識モジュールと、
を備え、
前記第1の特徴マップは、3次元の特徴マップであり、
前記特徴強化モジュールは、
3つの次元のうちの第1の次元の次元値毎に対して、前記第1の特徴マップにおいて、当該次元値での第2の次元および第3の次元の対応する特徴量を再構成して、当該次元値に対応する1次元の特徴データを得るように構成される特徴再構成サブモジュールと、
前記第1の次元の各次元値に対応する1次元の特徴データを含む2次元の第2の特徴マップを取得するように構成される特徴取得サブモジュールと、
前記第2の特徴マップにおいて、各次元における各1次元の特徴データに含まれる特徴量に対して正規化処理を行って、第3の特徴マップを得るように構成される正規化処理サブモジュールと、
前記第3の特徴マップに基づいて、前記第1の特徴マップの特徴量毎に対して特徴強化処理を行うように構成される特徴強化サブモジュールと、を備え、
前記正規化処理サブモジュールは、
前記第2の特徴マップにおける各第1の特徴データに含まれる特徴量に対して正規化処理を行い、
正規化処理後の第2の特徴マップにおける各第2の特徴データに含まれる特徴量に対して正規化処理を行うように構成され、
前記第1の特徴データは、前記第1の次元の各次元値に対応する1次元の特徴データであり、
前記第2の特徴データは、マージング次元の各次元値に対応する1次元の特徴データであり、前記マージング次元は、前記第2の特徴マップにおいて前記第2の次元および第3の次元に対応する次元である、装置。 - 特徴強化サブモジュールは、
第1の処理対象マップに対して次元変換を行って、第2の処理対象マップと同じ次元の第3の処理対象マップを得るように構成される次元変換ユニットであって、前記第1の処理対象マップは、前記第3の特徴マップまたは前記第1の特徴マップであり、前記第2の処理対象マップは、前記第3の特徴マップおよび前記第1の特徴マップにおける前記第1の処理対象マップ以外の画像である、ユニットと、
前記第2の処理対象マップと第3の処理対象マップにおける同じ位置の特徴量を加算し、演算して得た画像を、強化処理後の第1の特徴マップとするように構成される特徴量演算ユニットと、を備える、
請求項8に記載の装置。 - 前記第1の処理対象マップは、前記第3の特徴マップであり、
前記第2の処理対象マップは、前記第1の特徴マップであり、
前記次元変換ユニットは、
前記第2の次元と第3の次元の次元値に応じて、前記第3の特徴マップにおける前記第1の次元の各次元値に対応する1次元の特徴データを再構成して、前記第1の次元の各次元値に対応する2次元の特徴マップを得、
前記第1の次元の各次元値に対応する2次元の特徴マップを含む3次元画像を第3の処理対象マップとして取得するように構成される、
請求項9に記載の装置。 - 前記第1の次元が深さ次元であり、前記第2の次元が幅次元であり、前記第3の次元が高さ次元である、請求項8乃至10のいずれか一項に記載の装置。
- 前記特徴強化モジュールは、
前記第3の特徴マップに基づいて、前記第1の特徴マップの特徴量毎に対して特徴強化処理を行う前に、前記第1の特徴マップおよび/または第3の特徴マップに対して非線形変換を行うように構成される非線形変換サブモジュールをさらに備える、
請求項8乃至10のいずれか一項に記載の装置。 - 前記認識対象画像の多次元の第1の特徴マップを取得した後に、前記第1の特徴マップに対して非線形変換を行うように構成される非線形変換モジュールをさらに備える、
請求項8乃至10のいずれか一項に記載の装置。 - 前記第1の特徴マップは、3次元の特徴マップであり、
前記特徴強化モジュールは、
前記第1の特徴マップにおける各第3の特徴データ間の類似度を算出し、
算出した全ての類似度に基づいて、算出した類似度毎に対して正規化処理を行い、
正規化処理後の類似度に基づいて、前記第1の特徴マップにおける特徴量毎に対して特徴強化処理を行うように構成され、
前記第3の特徴データは、3つの次元のうちの第2の次元および第3の次元の各次元値の組み合わせに対応する第1の次元の特徴量を含む、
請求項8に記載の装置。 - 電子機器であって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信可能に接続され、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な指令を記憶したメモリと、を備え、
前記指令は、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサに、請求項1乃至7の何れか一項に記載のテキスト認識の方法を実行させる、電子機器。 - 請求項1乃至7の何れか一項に記載のテキスト認識の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ指令を記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- プロセッサによって実行されると、請求項1乃至7のいずれか一項に記載のテキスト認識の方法を実現させるコンピュータプログラム。
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