Query by String word spotting based on character bi-gram indexing

In this paper we propose a segmentation-free query by string word spotting method. Both the documents and query strings are encoded using a recently proposed word representa- tion that projects images and strings into a common atribute space based on a pyramidal histogram of characters(PHOC). These attribute models are learned using linear SVMs over the Fisher Vector representation of the images along with the PHOC labels of the corresponding strings. In order to search through the whole page, document regions are indexed per character bi- gram using a similar attribute representation. On top of that, we propose an integral image representation of the document using a simplified version of the attribute model for efficient computation. Finally we introduce a re-ranking step in order to boost retrieval performance. We show state-of-the-art results for segmentation-free query by string word spotting in single-writer and multi-writer standard datasetsComment: To be published in ICDAR201

Kernel Truncated Regression Representation for Robust Subspace Clustering

Subspace clustering aims to group data points into multiple clusters of which each corresponds to one subspace. Most existing subspace clustering approaches assume that input data lie on linear subspaces. In practice, however, this assumption usually does not hold. To achieve nonlinear subspace clustering, we propose a novel method, called kernel truncated regression representation. Our method consists of the following four steps: 1) projecting the input data into a hidden space, where each data point can be linearly represented by other data points; 2) calculating the linear representation coefficients of the data representations in the hidden space; 3) truncating the trivial coefficients to achieve robustness and block-diagonality; and 4) executing the graph cutting operation on the coefficient matrix by solving a graph Laplacian problem. Our method has the advantages of a closed-form solution and the capacity of clustering data points that lie on nonlinear subspaces. The first advantage makes our method efficient in handling large-scale datasets, and the second one enables the proposed method to conquer the nonlinear subspace clustering challenge. Extensive experiments on six benchmarks demonstrate the effectiveness and the efficiency of the proposed method in comparison with current state-of-the-art approaches.Comment: 14 page

Unconstrained Scene Text and Video Text Recognition for Arabic Script

Building robust recognizers for Arabic has always been challenging. We demonstrate the effectiveness of an end-to-end trainable CNN-RNN hybrid architecture in recognizing Arabic text in videos and natural scenes. We outperform previous state-of-the-art on two publicly available video text datasets - ALIF and ACTIV. For the scene text recognition task, we introduce a new Arabic scene text dataset and establish baseline results. For scripts like Arabic, a major challenge in developing robust recognizers is the lack of large quantity of annotated data. We overcome this by synthesising millions of Arabic text images from a large vocabulary of Arabic words and phrases. Our implementation is built on top of the model introduced here [37] which is proven quite effective for English scene text recognition. The model follows a segmentation-free, sequence to sequence transcription approach. The network transcribes a sequence of convolutional features from the input image to a sequence of target labels. This does away with the need for segmenting input image into constituent characters/glyphs, which is often difficult for Arabic script. Further, the ability of RNNs to model contextual dependencies yields superior recognition results.Comment: 5 page

Kannada Character Recognition System A Review

Intensive research has been done on optical character recognition ocr and a large number of articles have been published on this topic during the last few decades. Many commercial OCR systems are now available in the market, but most of these systems work for Roman, Chinese, Japanese and Arabic characters. There are no sufficient number of works on Indian language character recognition especially Kannada script among 12 major scripts in India. This paper presents a review of existing work on printed Kannada script and their results. The characteristics of Kannada script and Kannada Character Recognition System kcr are discussed in detail. Finally fusion at the classifier level is proposed to increase the recognition accuracy.Comment: 12 pages, 8 figure

Apprentissage profond de formes manuscrites pour la reconnaissance et le repérage efficace de l'écriture dans les documents numérisés

Malgré les efforts importants de la communauté d’analyse de documents, définir une representation robuste pour les formes manuscrites demeure un défi de taille. Une telle representation ne peut pas être définie explicitement par un ensemble de règles, et doit plutôt être obtenue avec une extraction intelligente de caractéristiques de haut niveau à partir d’images de documents. Dans cette thèse, les modèles d’apprentissage profond sont investigués pour la representation automatique de formes manuscrites. Les représentations proposées par ces modèles sont utilisées pour définir un système de reconnaissance et de repérage de mots individuels dans les documents. Le choix de traiter les mots individuellement est motivé par le fait que n’importe quel texte peut être segmenté en un ensemble de mots séparés. Dans une première contribution, une représentation non supervisée profonde est proposée pour la tâche de repérage de mots manuscrits. Cette représentation se base sur l’algorithme de regroupement spherical k-means, qui est employé pour construire une hiérarchie de fonctions paramétriques encodant les images de documents. Les avantages de cette représentation sont multiples. Tout d’abord, elle est définie de manière non supervisée, ce qui évite la nécessité d’avoir des données annotées pour l’entraînement. Ensuite, elle se calcule rapidement et est de taille compacte, permettant ainsi de repérer des mots efficacement. Dans une deuxième contribution, un modèle de bout en bout est développé pour la reconnaissance de mots manuscrits. Ce modèle est composé d’un réseau de neurones convolutifs qui prend en entrée l’image d’un mot et produit en sortie une représentation du texte reconnu. Ce texte est représenté sous la forme d’un ensemble de sous-sequences bidirectionnelles de caractères formant une hiérarchie. Cette représentation se distingue des approches existantes dans la littérature et offre plusieurs avantages par rapport à celles-ci. Notamment, elle est binaire et a une taille fixe, ce qui la rend robuste à la taille du texte. Par ailleurs, elle capture la distribution des sous-séquences de caractères dans le corpus d’entraînement, et permet donc au modèle entraîné de transférer cette connaissance à de nouveaux mots contenant les memes sous-séquences. Dans une troisième et dernière contribution, un modèle de bout en bout est proposé pour résoudre simultanément les tâches de repérage et de reconnaissance. Ce modèle intègre conjointement les textes et les images de mots dans un seul espace vectoriel. Une image est projetée dans cet espace via un réseau de neurones convolutifs entraîné à détecter les différentes forms de caractères. De même, un mot est projeté dans cet espace via un réseau de neurones récurrents. Le modèle proposé est entraîné de manière à ce que l’image d’un mot et son texte soient projetés au même point. Dans l’espace vectoriel appris, les tâches de repérage et de reconnaissance peuvent être traitées efficacement comme un problème de recherche des plus proches voisins