Применение различных математических методов выделения фона и элементов текста из фотографий
Автор: Брусилова И.В., Дедович Т.Г.
Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse
Рубрика: Моделирование и анализ данных
Статья в выпуске: 3, 2025 года.
Бесплатный доступ
В работе проведено исследование применимости различных математических методов для сравнения изображений рукописных текстов. В качестве данных использовались фотографии конспектов университета «Дубна». Анализ фотографий показал, что присутствуют оригинальные фотографии, повторно прикрепленные фотографии и перефотографированные конспекты (в таком случае требуется удаление фона для дальнейшего сравнения). Для избавления от предметов фона сравнивались предложенная «многоступенчатая процедура» на основе сети U-Net и алгоритмы компьютерного зрения. Показано, что «многоступенчатая процедура» имеет преимущество. Предложены алгоритмы (быстрое сравнение изображений и сиамские нейросети) для дальнейшего анализа подготовленного изображения, на котором удален фон.
Компьютерное зрение, рукописный текст, U-Net
Короткий адрес: https://sciup.org/14134052
IDR: 14134052 | УДК: 004.932
Application of various mathematical methods of extracting background and text elements from images
This paper presents the results of a research of the possible applications of different mathematical methods for the identification of duplicate lecture note images belonging to Dubna State University students. The analysis revealed that the duplicate images are exact copies or photographs of the same note taken under varying environmental conditions, necessitating background removal for subsequent comparison.For the purpose of background removal, a multi-step procedure (with usage of U-Net architecture) was compared with computer vision methods. The comparison revealed that the multi-step procedure showed better results. Furthermore, algorithms for subsequent analysis are proposed, including quick image comparison and Siamese neural network architecture.
