Arabic-text extraction from video images

العناوين الأخرى

استخراج النص العربي من صور الفيديو

المؤلفون المشاركون

al-Asadi, Abbas A.
Subbir, Thika Ali H.

المصدر

Journal of Basrah Researches : Sciences

العدد

المجلد 39، العدد 4A (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 120-136، 17ص.

الناشر

جامعة البصرة كلية التربية للعلوم الصرفة

تاريخ النشر

2013-12-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

17

التخصصات الرئيسية

الهندسة الكهربائية

الموضوعات

الملخص AR

يعتبر 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، اقترحنا خوارزمية للكشف عن و تحديد موقع النصوص العربية الاصطناعية الثابتة المضمنة في الفيديو.

أولا، 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 لاستبعاد المناطق غير النصية.

ثانيا، طالما يستمر النص الاصطناعي لفترة زمنية معينة على الشاشة ولأسباب تتعلق برؤية الإنسان لذلك يتم استغلال المعلومات الزمنية من أجل تعزيز معدلي الاسترجاع و الدقة.

أخيرا، أستخدم الأسلوب القائم على التعتيب لفصل النقط الضوئية للنص من النقط الضوئية للخلفية و إنتاج صورة نص ثنائية.

و لتحسين معدل تمييز عالي، اعتمدت أساليب تحسين قوية قبل و بعد تجزئة النص.

تظهر النتائج التجريبية أن لدينا خوارزمية قوية.

الملخص EN

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

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

al-Asadi, Abbas A.& Subbir, Thika Ali H.. 2013. Arabic-text extraction from video images. Journal of Basrah Researches : Sciences،Vol. 39, no. 4A, pp.120-136.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-381698

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

al-Asadi, Abbas A.& Subbir, Thika Ali H.. Arabic-text extraction from video images. Journal of Basrah Researches : Sciences Vol. 39, no. 4A (2013), pp.120-136.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-381698

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

al-Asadi, Abbas A.& Subbir, Thika Ali H.. Arabic-text extraction from video images. Journal of Basrah Researches : Sciences. 2013. Vol. 39, no. 4A, pp.120-136.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-381698

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 134-136

رقم السجل

BIM-381698