Notice bibliographique
Résumé
Image thresholding and page segmentation are necessary components of any image understanding and recognition system. In order for an OCR to function properly, texts in a document image has to be isolated and then fed to the OCR for recognition. This requires development of a robust and accurate page segmentation technique. In any page segmentation technique, a preprocessing step in terms of image restoration and thresholding is needed. This thesis therefore concentrates on the development of efficient and robust image thresholding and page segmentation algorithms. In this thesis, three efficient contrast enhancement techniques are proposed that in conjunction with the thresholding techniques of Ridler and Calvard constitute the preprocessing step for the image segmentation algorithm. This thesis also provides a survey of the pertinent page segmentation techniques in the literature, and proposes a new block labeling technique based on smearing algorithm. An exhaustive experimentation is conducted in this thesis to demonstrate the efficiency of the proposed techniques.Dept. of Electrical and Computer Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2003 .L56. Source: Masters Abstracts International, Volume: 42-03, page: 1015. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2003.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».