Локализация текстовых фрагментов на смешанном фоне: краткий научный обзор

Локализация текстовых фрагментов на смешанном фоне: краткий научный обзор

Автор: Фраленко Виталий Петрович

Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy

Рубрика: Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети

Статья в выпуске: 2 (20) т.5, 2014 года.

Бесплатный доступ

В работе предлагается краткий научный обзор исследований, посвященных задаче выделения текстовых фрагментов на изображениях со смешанным фоном. Представлены применяемые схемы обработки данных, выделены достоинства и недостатки используемых методов и алгоритмов. Определены факторы, влияющие на качество получаемых результатов.

Алгоритм, локализация, сегментация, оптическое распознавание, текстовый фрагмент

Короткий адрес: https://sciup.org/14335980

IDR: 14335980

Список литературы Локализация текстовых фрагментов на смешанном фоне: краткий научный обзор

  • U. Boscain, J.-P. Gauthier, А. О. Ремизов. Восстановление изображений с помощью гипоэллиптической диффузии, 2013 (russian), URL http://gct.math. nsc.ru/wordpress/wp-content/uploads/2013/10/Remizov.pdf.
  • X. Li, J. Jiaya. Two-phase kernel estimation for robust motion deblurring//ECCV 1. Lecture Notes in Computer Science, 2010. Vol. 6311, p. 157-170. (english).
  • А. Г. Зотин. Методы и алгоритмы обнаружения наложенных текстовых символов в системах распознавания изображений со сложной фоновой структурой, Дис... кан. тех. наук, ГОУ ВПО Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск, (2007).
  • С. В. Поршнев, А. О. Левашкина. Универсальная классификация алгоритмов сегментации изображений//Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов, 2008. Т. 3, c. 163-172, URL http://www.jurnal.org/articles/2008/inf23.html.
  • С. В. Погодин. Выделение и анализ скелетов объектов на цветных снимках//Программные продукты и системы, 2009. Т. 2, c. 42-45.
  • Л. Шапиро, Дж. Стокман. Компьютерное зрение. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. -752 c.
  • Н. С. Абрамов, В. М. Хачумов. Распознавание на основе инвариантных моментов//Вестник РУДН. Серия Математика. Информатика. Физика, 2014. Т. 2, c. 142-149.
  • А. Н. Виноградов, Ф. В. Калугин, М. Д. Недев. Выделение и распознавание локальных объектов на аэрокосмических снимках//Авиакосмическое приборостроение, 2007. Т. 9, c. 39-45.
  • Н. В. Завалишин, И. Б. Мучник. Модели зрительного восприятия и алгоритмы анализа изображений. М.: Наука, 1974. -344 c.
  • А. А. Талалаев, И. П. Тищенко, М. В. Хачумов. Выделение и кластеризация текстовых и графических элементов на полутоновых снимках//Искусственный интеллект и принятие решений, 2008. Т. 3, c. 72-84.
  • В. П. Фраленко. Анализ спектрографических текстур данных дистанционного зондирования Земли//Искусственный интеллект и принятие решений, 2010. Т. 2, c. 11-15.
  • M. Sharma, M. Markou, S. Singh. Evaluation of texture methods for image analysis//Pattern Recognition Letters, 1980 (english), URL http://www.eng. iastate.edu/ee528/Papers/texturecomparison.pdf.
  • R. M. Haralick, K. Shan-mugam, I. Dinstein. Textural features for image classification//IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, 1973. Vol. 3, p. 610-621. (english).
  • K. I. Laws. Rapid Texture Identification//Image Processing for Missile Guidance. SPIE, 1980. Vol. 238, p. 376-380. (english).
  • Официальный сайт программы ABBYY FineReader, URL http://www.abbyy. ru/finereader/.
  • Программа MaxVision Toolkit фирмы Datacube, URL http://datacube. industrialpartner.com/products-m/maxvision-toolkit.htm. (english).
  • И. В. Лобив. Программные системы для идентификации и локализации объектов в изображениях, Дис... кан. ф.-м. наук, Институт систем информатики СО РАН, Новосибирск, (2004).
  • А. Г. Зотин. Обнаружения текстовых зон в изображениях и кадрах видеопоследовательностей со сложной структурой фона, 2013.
  • Фаворская М. Н., Зотин А. Г., Торгашин Н. Д., Дамов М. В. Идентификация ограниченного набора образов на основе ассоциативных нейронных сетей//Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф. Решетнева, 2004. Т. 5, c. 109-116.
  • А. О. Левашкина. Разработка методов поиска изображений на основе вычислительных моделей визуального внимания, Дис... кан. тех. наук, ГОУ ВПО Уральский государственный технический университет, ГОУ ВПО Нижнетагильский институт (филиал) Уральского государственного технического универсистета, Новосибирск, (2009).
  • А. А. Николенко, О. Ю. Бабилунга, Т. К. Нгуен Тьен. Локализация текстовых областей на изображениях с использованием сверточной нейронной сети//Вестник НТУ «ХПИ», 2013. Т. 19, c. 121-127.
  • Р. Ижбулатов. Модульная система распознавания текста, 2009., URL http://lrn.no-ip.info/other/Diplom/РПЗ.doc.
  • X. Li, W. Wang, S. Jiang, Q. Huang, W. Gao. Fast and effective text detection//15th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2008, p. 969-972. (english).
  • Q. Ye, Q. Huang, W. Gao, D. Zhao. Fast and robust text detection in images and video frames//Image and Vision Computing, 2005. Vol. 23, no. 6, p. 565-576 (english).
  • Q. Liu, C. Jung, S. Kim, Y. Moon, J. Kim. Stroke filter for text localization in video images//Int. Conf. Image Process. -Atlanta, GA, USA, 2006, p. 1473-1476. (english).
  • О. Г. Окунь. Сегментация изображений графических документов на основе метрических преобразований, Дис... кан. тех. наук, Институт технической кибернетики НАН Беларуси, Минск, (1996).
  • А. Ермолаев. Детектирование и локализация произвольного текста на изображениях, полученных с помощью фотокамер мобильных телефонов, 2013, URL http://habrahabr.ru/post/180609/.
  • М. Д. Казанов. Сегментация цветных изображений печатных документов, Дис... кан. тех. наук, Институт системного анализа РАН, Москва, (2008).
  • С. Корниенко, Ю. Айдаров, Д. Гагарина, Ф. Черепанов, Л. Ясницкий. Программный комплекс для распознавания рукописных и старопечатных текстов//Информационные Ресурсы России, 2011. Т. 1, URL http://www.aselibrary.ru/digital_resources/journal/irr/irr2725/number_ 1/number_12754/number_127542755/.
  • F. Chang, C.-J. Chen, C.-J. Lu. A linear-time component-labeling algorithm using contour tracing technique//Computer Vision and Image Understanding, 2004. Vol. 93, no. 2, p. 206-220 (english).
  • А. Макаров. Обнаружение текста. Метод «Особо контрастные пиксели», 2010, URL http://macarov.net/news/obnaruzhenie_teksta/2010-03-03-13.
  • С. В. Южиков. Сегментация изображений страниц древних рукописей//Электронные библиотеки: Перспективные Методы и Технологии, Электронные коллекции (RCDL). -Переславль-Залесский, 2007. Т. 1, c. 236-240.
  • Е. В. Щепин, Г. М. Непомнящий. К топологическому подходу в анализе изображений//Геометрия, топология и приложения. -М.: Мин. высшего и средн. спец. образ. РСФСР, Московский институт приборостроения, 1990, c. 13-25.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp