Arabic-text extraction from video images
Other Title(s)
استخراج النص العربي من صور الفيديو
Joint Authors
al-Asadi, Abbas A.
Subbir, Thika Ali H.
Source
Journal of Basrah Researches : Sciences
Issue
Vol. 39, Issue 4A (31 Dec. 2013), pp.120-136, 17 p.
Publisher
University of Basrah College of Education for Pure Sciences
Publication Date
2013-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
17
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 134-136
Record ID
BIM-381698