Максимальная невязка координат как критерий точности проективной нормализации изображения при оптическом распознавании документов

Автор: Коноваленко Иван Андреевич, Кохан Владислав Владимирович, Николаев Дмитрий Петрович

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование @vestnik-susu-mmp

Рубрика: Программирование

Статья в выпуске: 3 т.13, 2020 года.

Бесплатный доступ

Общепринято применение проективной нормализации (частный случай ортокоррекции и коррекции перспективы) к фотографиям документов для их последующего оптического распознавания. При этом неточности нормализации могут приводить к ошибкам распознавания. На сегодняшний день в литературе предложен ряд критериев точности нормализации, однако их соответствие качеству распознавания не исследуется. В данной работе для случая документа фиксированной структуры обосновывается равномерная вероятностная модель ошибок распознавания, в соответствии с которой вероятность верного распознавания символа скачком падает до нуля с ростом невязки координат этого символа. Для этой модели доказано, что критерий точности нормализации изображения, равный максимальной по текстовым полям документа невязке координат, монотонно связан с вероятностью верного распознавания всего документа. Показано, что задача вычисления максимальной невязки координат не сводится к ближайшей известной, т.е. задаче дробно-линейного программирования. Наконец, впервые получено аналитическое решение задачи вычисления максимальной невязки координат на объединении многоугольников.

Еще

Ортокоррекция, коррекция перспективы, проективная нормализация изображений, оптическое распознавание символов, критерии точности, невязка координат, нелинейное программирование

Короткий адрес: https://sciup.org/147235021

IDR: 147235021   |   DOI: 10.14529/mmp200304

Статья научная