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Enregistrement W2121326563 · doi:10.1109/cjece.2013.6704693

A new detection operator for narrow band character extraction in low contrast scenes

2013· article· en· W2121326563 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Zhu, Guoyou Wang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle License Plate Recognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThresholdingArtificial intelligenceCanny edge detectorEdge detectionComputer visionImage gradientDeriche edge detectorCharacter (mathematics)Robustness (evolution)Computer sciencePixelOperator (biology)Contrast (vision)Pattern recognition (psychology)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionMathematicsImage (mathematics)Image processingGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Character detection plays an important role in character recognition systems. In this paper, we propose a new detection operator to extract the characters with approximately equivalent width from a low contrast simple natural scene. Initially, the Canny detector is applied to get the edge map. Afterwards, the distance transformation is performed on the edge map to get the regional maximum pixels (inner points). The distance information contributes to finding the outer contour (outer points) of the characters which compensates the gap of lacking edges. Then a new detection operator with a circular mask and a ring mask are used to act on the image along the inner and outer points to detect the characters. Our method belongs to the edge extraction category and local thresholding techniques but removes the dependency on edge accuracy. The experimental results of our tests validate the effectiveness and robustness of proposed method for various natural scenes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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