research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
A Novel Algorithm To Detect and Extract The Texts of Road- Sign Plates in Video Scenes

Authors: Abdul Munem S. Rahma --- Teaba Wala Aldeen Khairi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 2 Part (B) Scientific Pages: 180-193
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Traffic Road-Signs contain useful information for the road users; the operation of many of modern applications like the automatic or smart vehicle requires an automatic discrimination of the texts of the traffic road-sign. Discrimination of text compose of several stages, the first of these stages is detection and extraction of the texts. In this work, an algorithm is developed to detect, locate, and segment of the texts and the word in the video clips, that existing in the road signs in the city of Baghdad. The proposed approach includes two stages, the first one is processing the image to locate and extract images of the road-sign and neglect the rest of the image, and the second stage is processing the image of the road-sign plate to detect and extract the texts without symbols and shapes. The basic structure of the algorithm depends on the following functions: edge-detector, dilation, and filling-hole, morphological-opening. The total recall values of 89%, the total precision value of 93%.The algorithm is, then, tested based on video clips, implementation of the algorithm based on video clips confirms its ability to detect the texts which may appear in the video scenes, recall-rate(r) is excellent with a total value of 94.5% and a total precision value of 86.5%.The algorithm is tested to measure its validity to work under real-time operation, by processing one frame and exceed a set of next frames, the test appears that the algorithm is able to work under real-time operation with recall-rate(r) of(93%).


Article
Arabic-text Extraction from Video Images
أستخراج النص العربي من صور الفيديو

Author: Abbas H. AL-Asadi and Thika Ali H. Subber عباس السعدي و ثقة الصبر
Journal: Journal of Basrah Researches (Sciences) مجلة ابحاث البصرة ( العلميات) ISSN: 18172695 Year: 2013 Volume: 39 Issue: 4A Pages: 120-136
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Automatic extraction of meaningful objects in video is extremely useful in many practical applications. Text objects embedded in video contain much semantic information related to the multimedia content. In this paper, we proposed an algorithm to detect/localize and segment Arabic static artificial texts embedded in video. Firstly, the edge map of a predetermined region of interest is detected in a single video frame. Projection profiles are adopted to localize the candidate text regions followed by some filtering rules which are used to filter out non-text regions. Secondly, since artificial text lasts for a certain time on screen for reasons related to human vision, therefore the temporal information are exploited in order to reinforce the recall and precision rates. Finally, a thresholding-based method is used for separating text pixels from background pixels and produce a binary text image. To improve high recognition rate, robust enhancement methods are adopted pre/post text segmentation. Experimental results show that our algorithm is robust.

يُعتبر الاستخراج التلقائي للكائنات ذات المعنى في الفيديو مفيد للغاية في العديد من التطبيقات العملية. حيث تحتوي الكائنات النصية المضمنة في الفيديو على كثير من المعلومات الدلالية ذات الصلة بمحتوى الوسائط المتعددة. في هذا البحث المسند، أقترحنا خوارزمية للكشف عن وتحديد موقع النصوص العربية الاصطناعية الثابتة المضمنة في الفيديو. أولاً، يتم الكشف عن خريطة الحافة لمنطقة مهمة محددة سلفا في إطار فيديوي واحد. يتم اعتماد ملامح الإسقاط في تحديد موقع المناطق النصية المرشحة تليها بعض قواعد الترشيح التي تستخدم لإستبعاد المناطق غير النصية. ثانياً ، طالما يستمر النص الاصطناعي لفترة زمنية معينة على الشاشة ولأسباب تتعلق برؤية الإنسان لذلك يتم أستغلال المعلومات الزمنية من أجل تعزيز معدلي الأسترجاع والدقة. أخيراً، أستُخدم الأسلوب القائم على التعتيب لفصل النقط الضوئية للنص من النقط الضوئية للخلفية و إنتاج صورة نص ثنائية. ولتحسين معدل تمييز عالي ، أعتُمدت أساليب تحسين قوية قبل و بعد تجزئة النص . تظهر النتائج التجريبية أن لدينا خوارزمية قوية.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2016 (1)

2013 (1)