大規模日本語情景文字データセットOPU-JST-1
| 言語 | 日本語 |
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| 種類 | 研究会等の予稿 |
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| 著者 | 佐藤 瞳，松田 崇宏，池田 佑輝，岩村 雅一，黄瀬 浩一 |
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| 論文名 | 大規模日本語情景文字データセットOPU-JST-1 |
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| 論文誌名 | 電子情報通信学会技術研究報告 |
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| Vol. | 113 |
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| No. | 493 |
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| 発表番号 | PRMU2013-176 |
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| ページ | pp.49-54 |
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| 査読の有無 | 無 |
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| 年月 | 2014年3月 |
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| 分野 | パターン認識 |
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| キー | Sato2014_PRMU (id=1386) |
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要約
スマートフォンやタブレットなどの小型端末の普及が進んでいることから，それらを用いた様々な情景中
の文字を認識するサービスやアプリケーションの需要が高まっている．情景中の文字は多種多様な形状を持ち，撮影
時に射影歪みや照明環境の影響を受ける．解像度が低下する場合もある．そのため，これらの文字の検出・認識は，ス
キャナで撮像した場合など，撮像環境をコントロールした場合よりも困難である．この問題に対処する有効な方法と考
えられているのが，種々の劣化を受けた文字データを大量に集めて，識別器の学習に使用することである．本研究で
は全方位カメラを用いて商店街などを撮影し，得られた画像からなる情景中の日本語文字データセット，OPU-JST-1
を構築したので，それを報告する．このデータセットは，時系列情報を持つ情景画像31,410 枚と，790,257 個の文字
領域のラベル，2,764,230 文字を収録している．
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書式の定義
書き換えるとすぐ出力に反映されます（書式を選び直すか「既定に戻す」を押すまで有効）．1 行目が既定，種類別に変えるには「book: …」のような行を追加
書式の定義の書き方
{authors} のように波括弧でフィールドを挿入します．[ ... ] で囲んだ部分は，その中のフィールドが空のとき丸ごと省略されます．使えるフィールド：
{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}
書式の定義の書き方
1 行に 1 つ，\マクロ名{フィールド}{フィールド}… の形でマクロと引数の並びを定義します．波括弧の中がフィールド名ならその値（LaTeX 用にエスケープ済み）に，それ以外の文字はそのまま出ます．マクロ名は自由に変えられ，行を足せば「マクロ」の選択肢に増えます．種類ごとに使うマクロを固定するには master_thesis: thesis のような行を足します（自動選択: 論文誌は DOI があれば paperdoi，号があれば paperno，それ以外は paper／会議はページがあれば conf，無ければ confpaper／著書は book）．{pages} は「119--124」の形，{journal} は誌名が無ければ書名になります．使えるフィールド：
{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}
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