Unconstrained text detection in Manga

• Autores: Del Gobbo, Julián
• Año de publicación: 2020
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Matuk Herrera, Rosana Isabel
• Materia: SEGMENTACION DE TEXTO; DATASETS Y EVALUACION; REDES NEURONALES; DETECCION DE TEXTO JAPONES; MANGA; TEXT SEGMENTATION; DATASETS AND EVALUATION; NEURAL NETWORKS; JAPANESETEXT DETECTION; MANGA
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

La detección y reconocimiento de texto sin restricciones es un problema abierto en la investigación. El texto en comics presenta estilos inusuales que plantean muchos desafíos para su detección. Este trabajo apunta a identificar caracteres de texto a nivel de pixel en un género de comics con estilos de texto muy sofisticados: el manga Japonés. Para superar la falta de dataset de manga con anotaciones por carácter, creamos nuestro propio. La mayoría de la literatura en detección de texto utiliza métricas basadas en coordenadas de rectángulos contenedores, los cuales son inadecuados para evaluar a nivel de píxel. Entonces, implementamos métricas especiales para evaluar el desempeño. Usando estos recursos, diseñamos y evaluamos un modelo de redes neuronales profundas, superando métodos actuales de detección de texto en manga en la mayoría de las métricas.
The detection and recognition of unconstrained text is an open problem in research.Text in comic books has unusual styles that raise many challenges for text detection. This work aims to identify text characters at a pixel level in a comic genre with highly sophisticated text styles: Japanese manga. To overcome the lack of a manga dataset with individual character level annotations, we create our own. Most of the literature in text detection use bounding box metrics, which are unsuitable for pixel-level evaluation. Thus, we implemented special metrics to evaluate performance. Using these resources, we designed and evaluated a deep network model, outperforming current methods for text detection in manga in most metrics.
Fil: Del Gobbo, Julián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.