SKCS-A Separable Kernel Family with Compact Support to improve visual segmentation of handwritten data
Notice bibliographique
Résumé
Extraction of pertinent data from noisy gray level document images with various and complex backgrounds such as mail envelopes, bank checks, business forms, etc... remains a challenging problem in character recognition applications. It depends on the quality of the character segmentation process. Over the last few decades, mathematical tools have been developed for this purpose. Several authors show that the Gaussian kernel is unique and offers many beneficial properties. In their recent work Remaki and Cheriet proposed a new kernel family with compact supports (KCS) in scale space that achieved good performance in extracting data information with regard to the Gaussian kernel. In this paper, we focus in further improving the KCS efficiency by proposing a new separable version of kernel family namely (SKCS). This new kernel has also a compact support and preserves the most important properties of the Gaussian kernel in order to perform image segmentation efficiently and to make the recognizer task particularly easier. A practical comparison is established between results obtained by using the KCS and the SKCS operators. Our comparison is based on the information loss and the gain in time processing. Experiments, on real life data, for extracting handwritten data, from noisy gray level images, show promising performance of the SKCS kernel, especially in reducing drastically the processing time with regard to the KCS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».