A method to reduce errors of string recognitionbased on combination of several recognition resultswith per-character alternatives

Abstract

We consider the problem on recognition of a string object presented in several videostream frames. In order to maximize the output accuracy, we combine several results of therecognition. To this end, we consider a model of result of a string object recognition. Themodel takes into account the estimations of alternative results of per-character classification.Also, we propose an algorithm to combine results of a string recognition according to thismodel. The algorithm was evaluated on a MIDV-500 dataset of document images. Theexperimental results show that the proposed algorithm allows to achieve the high accuracyof recognition result due to an analysis of several images, and the use of the estimations ofalternative results of per-character classification givesthe higher results then a combinationof strings that contain only the final alternatives of each character. В работе рассматривается задача комбинирования нескольких результатов распознавания строчного объекта, полученных из различных кадров видеопотока, с целью максимизации точности финального результата. Рассмотрена модель результата распознавания строчного объекта, учитывающая оценки альтернативных результатов распознавания каждого символа, и предложен алгоритм интеграции результатов рас-познавания строки согласно рассмотренной модели. Проведено экспериментальное исследование алгоритма на наборе данных MIDV-500, содержащем изображения документов. Экспериментальное исследование показывает, что предложенный алгоритмпозволяет увеличить точность распознавания за счет анализа множества изображенийи использование оценок альтернативных результатов распознавания каждого символапозволяет достичь более высоких результатов по сравнению скомбинированием строк,содержащих лишь финальные альтернативы для каждого символа