Классификация символов в алгоритмах сжатия изображения текста и системы оптического распознавания
Вантажиться...
Дата
2012
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
НТУ "ХПИ"
Анотація
Показано, что получение минимально возможного количества классов при двухэтапной классификации изображений символов текста дает возможность уменьшить ошибку распознавания текста системами оптического распознавания практически на 50% по сравнению с форматом ВМР и около 35% – 40% по сравнению с классификацией в формате DjVu.
It is proved that the forming of the possible minimum of the quantity of classes within two-stage classification of the text symbol images allows to minimize the error of text recognition by the systems of optical recognition for about 50% as comparing with the BMP format and about 35% – 40% as comparing with classification within DjVu format.
It is proved that the forming of the possible minimum of the quantity of classes within two-stage classification of the text symbol images allows to minimize the error of text recognition by the systems of optical recognition for about 50% as comparing with the BMP format and about 35% – 40% as comparing with classification within DjVu format.
Опис
Ключові слова
двухэтапная классификация, алгоритм сжатия, оптическое распознавание, изображения символов, classification, images of characters, optical recognition
Бібліографічний опис
Иванов В. Г. Классификация символов в алгоритмах сжатия изображения текста и системы оптического распознавания / В. Г. Иванов, Ю. В. Ломоносов, М. Г. Любарский // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2012. – № 62 (968). – С. 83-90.