Численные методы
Methods and models of system analysis
Recognition of images
В.Л. Арлазаров, А.Е. Марченко, Д.Л. Шоломов "Накопительные контексты в задаче распознавания"
В.Л. Арлазаров, А.Е. Марченко, Д.Л. Шоломов "Накопительные контексты в задаче распознавания"

Аннотация.

Настоящая статья посвящена проблемам контекстного  распознавания документа в видеопотоке. Особенностью данного подхода является наличие некоторой априорной информации, при помощи которой можно существенно повысить качество распознавания документа, записанного на бытовую видеокамеру или телефон. Использование контекста помогает получить улучшенное изображение по набору кадров, не распознаваемых в отдельности, например, в случае наличия блика, занимающего лишь небольшую часть кадра. Основными задачами, рассматриваемыми в статье, является контекстная обработка распознанного текста при наличии истории, интеграция данных видеопотока и выбор кадра с высоким качеством.

Ключевые слова:

контекстное распознавание, накопительный контекст, распознавание видеопотока, распознавание документа, интеграция видеоданных, выбор качественного кадра.

Стр. 64-72.

V. L. Arlazarov, A. E. Marchenko, D. L. Sholomov

"Cumulative contexts in a problem of recognition"

Abstract. The article is devoted to the problem of contextual document recognition in a video stream. A feature of this approach is that during the recognition process some a priori information is used. It could significantly improve the recognition quality of a document recorded on home video camera or mobile phone. Usage of contexts also helps to get high-quality image on a set of frames, which are separately unrecognizable, e. g. if a frame contains a reflex covering only a small part of the frame. The main tasks considered in the paper are contextual postprocessing of recognized text using recognition history, data integration in a videostream and selection of a high quality frame.

Keywords: сontext recognition, the cumulative context, recognition of video, document recognition, integration of video, high-quality selection of frames.

Полная версия статьи в формате pdf.

 REFERENCES

1. Xian  Tong, David A.  Evans. A Statistical Approach  to Automatic OCR Error Correction In Context // Proceedings of the Fourth Workshop on Very Large Corpora (WVLC-4 (1996)).
2. Youssef  Bassil; Mohammad Alwani.  OCR Context-Sensitive Error Correction Based on Google Web 1T 5-Gram Data Set // American Journal of Scientific Research, Issue. 50, February 2012.
3. Buzikashvili N. Ye.,   Krylova G. A.,   Samoylov D. V. N-grammy v lingvistike // Metody i sredstva raboty s dokumentami: Sbornik trudov Instituta sistemnogo analiza Rossiyskoy akademii nauk / Pod red. d-ra tekhn. nauk, prof. V. L. Arlazarova i d-ra tekhn. nauk, prof. N. Ye. Yemelyanova. M.: URSS, 2000.
4. Sholomov D. L.    Sintaksicheskiy    podkhod    k    post-obrabotke raspoznannogo teksta // Dokumentooborot. Kontseptsii i instrumentariy. M.: URSS, 2004.
5. Sholomov D. L., Postnikov V. V., Marchenko  A. A.,  Uskov A. V. Post-obrabotka rezultatov OCR raspoznavaniya, ispolzuyushchaya chastichno opredelennyy sintaksis // Intellektualnye informatsionnye tekhnologii.  Kontseptsii  i  instrumentariy:  T. 16.  M.:  Kom- Kniga/URSS, 2005.
6. Buzikashvili N. Ye. Stokhasticheskie grammatiki s  otsecheniem. // Metody raboty s dokumentami: Sbornik trudov Instituta sistemnogo analiza Rossiyskoy akademii  nauk  /  Pod  red.  d-ra  tekhn.  nauk,  prof. V. L. Arlazarova i d-ra tekhn. nauk, prof. N. Ye. Yemelyanova. M.: URSS, 2000.
7. Michael Wick, Michael G. Ross, Erik G. Learned-miller, Context-Sensitive Error Correction: Using Topic Models to Improve OCR // International Conference on Document Analysis and Recognition — ICDAR, 2007.
8. Ray   Smith,   Chris   Newton,   Phil   Cheatle.   Adaptive thresholding for OCR: a significant test. Hewlett-Packard Laboratories, 1993.
9. Klyatskin V. M., Kotovich N. V., Slavin O. A. Mnogoprokhodnaya skhema raspoznavaniya dokumentov s obucheniem. // Upravlenie informatsionnymi potokami / Sbornik trudov Instituta sistemnogo analiza Rossiyskoy akademii nauk. Pod red. d. t. n., prof. V. L. Arlazarova, d. t. n., prof. N. Ye. Yemelyanova. M.: URSS, 2002.
10. Titov Yu. V. Ob iskazhenii simvolov pri skanirovanii. //Sistemnyy podkhod k upravleniyu informatsiey: T. 23. M.: KomKniga/URSS, 2006.
11. Slavin O. A.,   Fedorov G. O.  Voprosy  raspoznavaniya teksta, otsifrovannogo s pomoshchyu videokamer // Upravlenie informatsionnymi potokami / Sbornik trudov Instituta sistemnogo analiza Rossiyskoy akademii nauk. Pod red. d. t. n., prof. V. L. Arlazarova, d. t. n., prof. N. Ye. Yemelyanova. M.: URSS, 2002.
12. Titov Yu. V. O vosstanovlenii idealnogo proobraza po kollektsii obrazov. //Sistemnyy podkhod k upravleniyu informatsiey: T. 23. M.: KomKniga/URSS, 2006.
13. Slavin O. A.   O  sposobakh  summirovaniya  binarnykh obrazov // Obrabotka informatsionnykh i graficheskikh resursov /  Pod  red.  V. L. Arlazarova. M.: Krasand/ URSS, 2010.
14. Arlazarov V. V.,  Klyatskin V. M.  Opredelenie  dostovernosti rezultatov raspoznavaniya simvola v sisteme Cognitive Forms //Dokumentooborot. Kontseptsii i instrumentariy. M.: URSS, 2004.

2019-69-2
2019-69-1
2018-68-4
2018-S1

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".