Классификация символов в алгоритмах сжатия изображения текста и системы оптического распознавания

Abstract

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.