テキスト検出結果の配置パターンに基づく植物標本画像の採取地表記自動マスキング方法の検討（ライフインテリジェンスとオフィス情報システム）

テキスト検出結果の配置パターンに基づく植物標本画像の採取地表記自動マスキング方法の検討（ライフインテリジェンスとオフィス情報システム）

Material type: 文書・図像類

Author: 張, 徳鵬ほか

Publisher: 電子情報通信学会

Publication date: 2021-02-25

Material Format: Digital

Capacity, size, etc.: -

NDC: -

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Note (General)：: type:text[あらまし] 植物標本を公開するにあたって，絶滅危惧種については採集地を非公開とすべきであり，採取地が記載された標本ラベル付きの写真に対して，マスキング処理が必要となる．これまでは，テキスト検出ネットワークCTPNを使って，標本上のテキストを検出してラベルの位置の特定を試みたが，誤...

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Material Type: 文書・図像類
Title: テキスト検出結果の配置パターンに基づく植物標本画像の採取地表記自動マスキング方法の検討（ライフインテリジェンスとオフィス情報システム）
Author/Editor: 張, 徳鵬
檜垣, 泰彦
須貝, 康雄
Author Heading: 張, 徳鵬
檜垣, 泰彦
須貝, 康雄
Publication, Distribution, etc.: 電子情報通信学会
Publication Date: 2021-02-25
Publication Date (W3CDTF): 2021-02-25
Alternative Title: Study of automatic masking method of locality on the plant specimen image based on the arrangement pattern of the text detection result
Periodical title: 電子情報通信学会技術研究報告. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム = IEICE technical report. LOIS, Life intelligence and office information systems
No. or year of volume/issue: 120 417
Volume: 120
Issue: 417
Pages: 12-17
Text Language Code: jpn
Subject Heading: 植物標本画像
ディープラーニング
自動マスキング
テキスト検出
CTPN
Plant specimen image
Deep learning
Automatic masking
Text detection
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
[あらまし] 植物標本を公開するにあたって，絶滅危惧種については採集地を非公開とすべきであり，採取地が記載された標本ラベル付きの写真に対して，マスキング処理が必要となる．これまでは，テキスト検出ネットワークCTPNを使って，標本上のテキストを検出してラベルの位置の特定を試みたが，誤検出やラベル以外の文字の影響を受け十分な結果が得られなかった．低解像度の標本写真において，テキスト認識を用いて直接的にマスキングすべきターゲットを検出するのは難しい．そこで，本研究では標本画像に対してテキスト検出処理を施した後，植物標本画像固有の特徴に基づいて誤検出や余分な文字列情報の削除，検出されたテキスト枠の整理を行った後，その配置パターンから，マスキングすべきターゲットを特定する方法を検討し良好な結果を得た．
[ABSTRACT] When plant specimens are published, the locality of endangered species cannot be disclosed. Images with specimen labels describing the collection points must be covered. So far, the text detection network CTPN has been used to detect the text on the sample and try to identify the location of the label, but due to false detection and the influence of characters other than the label, sufficient results have not been obtained. In low-resolution sample photos, it is difficult to directly detect the target to be masked using text recognition after text detection. Therefore, in this study, after performing text detection processing on the sample image, deleting the error detection and arranging the text box according to the characteristics of the plant specimen image, the method of identifying the target to be covered from the arrangement pattern was discussed. The results show that the method is effective.
Format (IMT): application/pdf
Source: https://opac.ll.chiba-u.jp/da/curator/109516/LOIS2020-49.pdf
https://opac.ll.chiba-u.jp/da/curator/109516/LOIS2020-49.pdf
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 千葉大学 : 千葉大学学術成果リポジトリ