Stroke-model-based character extraction from gray-level document images
Notice bibliographique
Résumé
Global gray-level thresholding techniques such as Otsu's method, and local gray-level thresholding techniques such as edge-based segmentation or the adaptive thresholding method are powerful in extracting character objects from simple or slowly varying backgrounds. However, they are found to be insufficient when the backgrounds include sharply varying contours or fonts in different sizes. A stroke-model is proposed to depict the local features of character objects as double-edges in a predefined size. This model enables us to detect thin connected components selectively, while ignoring relatively large backgrounds that appear complex. Meanwhile, since the stroke width restriction is fully factored in, the proposed technique can be used to extract characters in predefined font sizes. To process large volumes of documents efficiently, a hybrid method is proposed for character extraction from various backgrounds. Using the measurement of class separability to differentiate images with simple backgrounds from those with complex backgrounds, the hybrid method can process documents with different backgrounds by applying the appropriate methods. Experiments on extracting handwriting from a check image, as well as machine-printed characters from scene images demonstrate the effectiveness of the proposed model.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».