従来のボトムアップ手法は、視覚的関係特徴の適切な活用ができず、誤検出の蓄積や経路探索の問題に悩まされていた。本手法は、視覚特徴と関係特徴の融合、テキストセグメントの型分類、新しい形状近似手法を提案することで、これらの問題を解決し、ボトムアップ手法の性能を大幅に向上させている。
提案するMorphTextアプローチは、テキストセグメントを正則化するために深い形態学を効果的に組み込むことで、任意形状のテキスト検出を正確に行うことができる。
