HBLABの執筆した論文発表

2019年10月27日（日）、「ICCV 2019 Workshop and Challenge on Real-World Recognition from Low-Quality Images and Videos (RLQ2019)」イベントにて、HBLabのAIチームとハノイ国家大学のグエン・ティ・ゴック・ジェップ氏との共同研究論文が発表されました。

ICCV とは？

RLQ2019 は、International Conference on Computer Vision 2019（ICCV2019）イベント期間中に行われた1プログラムです。毎年、画像認識のセキュリティ、ビッグデーターやモーショントラッキングVR等の世界中で注目されているITテクノロジーについてのワークショップ・発表会など様々活動が行われ、IT業界の学者たち、学生たちの注意をとても引き付けます。

今年の10月27日（日）～ 11月2日（土）、韓国の首都・ソウルにおける COEX Convention Center 会場にて開催されたICCVには5000名以上の専門家・研究者・学生たちが入場しました。

HBLabとジェップ氏の共著論文「State-of-the-Art in Action: Unconstrained Text Detection」は、多くの優れた投稿論文の中から評価され、RLQ 2019にて発表される栄誉に浴しました。

本論文について

テキスト認識の機械学習モデルにおいて、学術的に想定される精度と、実際のパフォーマンスの誤差が弊社の直面している課題でした。これを実用レベルまで改善し、あらゆる分野で最適化の方法を決定することを目指して、弊社はハノイ工科大学のグエン・ティ・ゴック・ジェップ教授と当研究を推進してきました。

現在、諸分野においてデータが続々と蓄積されており、それに伴ってテクノロジーも長足の進歩を遂げています。諸分野におけるある時点の最先端のテクノロジーは State-of-the-art（略: Sota）と呼ばれています。

研究する際はSotaは理想的な環境で理想的なデータを処理しますが、実用化の際には想定外の影響を受け、理論上のパフォーマンスと相当異なる結果が出ることが課題でした。

当研究において、ORC（光学文字認識）分野の実用上のパフォーマンスを確かなものにするため、6種の文字認識に対する運用研究を実施、各種の振る舞いを分析し、評価しました。