초록
본 논문에서는 장면 텍스트 검출을 위한 픽셀 단위 방법인 TextCohesion을 제안합니다. 이 방법은 텍스트 인스턴스를 다섯 개의 주요 구성 요소로 분할하며, 이들 구성 요소는 전체 텍스트 인스턴스보다 처리하기가 쉽습니다. 다섯 개의 구성 요소는 텍스트 스켈레톤(Text Skeleton)과 네 개의 방향성 픽셀 영역(Directional Pixel Regions)입니다. 유사한 문자를 필터링하기 위해 신뢰도 점수 메커니즘이 설계되었습니다. 본 방법은 배경이 복잡할 때 텍스트 맥락을 집중적으로 통합할 수 있습니다. 두 가지 곡선이 포함된 도전적인 벤치마크 데이터셋에서 수행된 실험 결과, TextCohesion은 최신 기법들을 능가하며, Total-Text 데이터셋에서 F-측정값(F-measure) 84.6%, SCUT-CTW1500 데이터셋에서 86.3%의 성능을 달성하였습니다.