Méthode d'évaluation d'évaluateur d'algorithme de détection de texte

Auteurs

Aliona Dangla

Type

techreport

Année

2017

Numéro

1710

Résumé

Plusieurs méthodes d'évaluations des algorithmes de détection de texte existent. Cependant, elles donnent des résultats différents, il est donc difficile d'estimer la pertinence de celles-ci. Afin d'évaluer ces méthodes, la solution proposée est de confronter les évaluations automatiques avec l'évaluation humaine en considérant celle-ci comme référence. Pour obtenir cette référence, un site internet à été réalisé de façon à ce qu'un grand nombre d'utilisateurs puissent classer de façon simple les résultats d'un grand nombre d'algorithmes de détection de texte sur des grandes bases d'images. L'interface utilisateur a été développée pour minimiser le nombre de comparaison que l'utilisateur doit réaliser afin d'obtenir un classement cohérent. Nous l'appliquerons sur les résultats du concours ICDAR 2013 (8 méthodes sur un lot de 233 images).