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。

2019年 International Conference on Computer Vision(ICCV2019)

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。

結論

  • おおよそ開発環境でテストデータを入力したメソッドは予想通りに動作すること。
  • 実際の運用に先立ち、加工工程が必要であること。

「State-of-the-Art in Action: Unconstrained Text Detection」論文の詳細はこちらです。 

HBLabは最新技術の発展に寄与することを目指して、さらに価値ある研究に邁進しています。お客様からのご協力を賜りますようお願いいたします!


【参考】RLQ2019にて公表された論文一覧: 

http://openaccess.thecvf.com/ICCV2019_workshops/ICCV2019_RLQ.py