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MapReduce Based Text Detection in Big Data Natural Scene Videos

机译：基于MapReduce在大数据自然场景视频中的文本检测

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Text detection is a basic step in many computer vision applications including video Optical Character Recognition (OCR), video indexation, understanding video content, etc. Actually, several sources such as mobile devices, monitoring cameras and social networks are generating every day billions of videos with different formats and uncertainty. Such videos require new methods to apply text detection. In this paper, we are introducing a novel text detection technique using many blocks coming from frame decomposition. Each block is analyzed and classified which allowed the extraction of text coordinates using MapReduce programming model. To validate our approach, we test it on YouTube Video Text (YVT) dataset and we found that the running speed of this approach can be more than 2 times as fast as classic approach.
机译：文本检测是许多计算机视觉应用程序的基本步骤，包括视频光学字符识别（OCR），视频分度，了解视频内容等实际上，诸如移动设备，监视摄像机和社交网络之类的几个来源正在生成数十亿个视频具有不同的格式和不确定性。此类视频需要新的方法来应用文本检测。在本文中，我们正在使用来自帧分解的许多块来介绍一种新的文本检测技术。分析并分类每个块，允许使用MapReduce编程模型提取文本坐标。为了验证我们的方法，我们在YouTube视频文本（YVT）数据集上测试它，我们发现这种方法的运行速度可能与经典方法快2倍以上。

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