Basic experiments set for the evaluation of the text line segmentation

• Autorzy: Brodic D.

Warianty tytułu

PL

Podstawowy zestaw testów do oceny jakości segmentacji linii tekstu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Text line segmentation represents the key point of the optical character recognition process. All previous works deal primarily with various text database as a reference for the evaluation of the text line segmentation. Due to inconsistencies in measurement and evaluation of text line segmentation algorithm quality, some basic set of test experiments is required. In this paper, basic set of exepriments for the evaluation of the algorithm’s text line segmentation is proposed. This test set consists of a few experiments primarily linked to text line segmentation. Although they are mutually independent, the obtained results are strongly cross linked. At the end, its suitability for different types of letters and languages as well as its adaptability are its main advantages.

PL

Segmentacja linii tekstu jest ważnym elementem optycznego rozpoznawania znaków. Większość dotychczasowych metod opierało się na bazach danych tekstów. Na skutek niespójności w detekcji i ocenie linii tekstu wymagane jest przeprowadzenie pewnych podstawowych testów. W artykule zaproponowano kilka eksperymentów umożliwiających ocenę algorytmów segmentacji linii tekstu. Chociaż eksperymenty są wzajemnie niezależne otrzymane rezultaty są ze sobą powiązane. Są one możliwe do zastosowania dla różnych typów liter oraz różnych języków.

Słowa kluczowe

EN

optical character recognition; image processing; document image processing; text line segmentation; testing

PL

optyczne rozpoznawanie znaków; przetwarzanie obrazów; segmentacja linii tekstu

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 86, nr 11a
• Strony: 353--357
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Brodic D.

• University of Belgrade, Technical Faculty Bor, Vojske Jugoslavije 12, 19210 Bor, Serbia,

Bibliografia

• [1] Basu, S.; Chaudhuri, C.; Kundu, M.; Nasipuri, M.; Basu, D.K. Text Line Extraction from Multi-Skewed Handwritten Documents. Pattern Recognition 2006, 40, 1825–1839.
• [2] Amin, A.; Wu, S. Robust Skew Detection in mixed Text/Graphics Documents. In Proceedings of International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), Seoul, Korea, August 29–September 1, 2005.
• [3] Likforman Sulem, L.; Zahour, A.; Taconet, B. Text Line Segmentation of Historical Documents: A Survey. IJDAR 2007, 9, 123–138.
• [4] Razak, Z.; Zulkiflee, K.; Idris, M.Y.I.; Tamil, E.M.; Noor, M.N.M.; Salleh, R.; Yaakob, M.; Yusof, Z.M.; Yaacob, M. Off-Line Handwriting Text Line Segmentation: A Review. IJCSNS 2008, 8, 12–20.
• [5] Brodić, D., Milivojević, D. R., Milivojević, Z. (2010). Basic Test Framework for the Evaluation of Text Line Segmentation and Text Parameter Extraction. Sensors, 10(5):5263-5279.
• [6] Bolstad, W. M. Introduction to Bayesian Statistics, John Wiley& Sons, NJ, U.S.A.
• [7] Brodić, D.; Milivojević, Z. Using Anisotropic Gaussian Window for Printed and Handwritten Text Parameters Extraction. In Proceedings of the 9th International Scientific Conference (UNITECH’09), Gabrovo, Bulgaria, September 10–14, 2009; Volume 1, pp. 453–460.
• [8] Gonzalez, R. C., Woods, R. E. Digital Image Processing. 2nd ed. New Jersey: Prentice-Hall, 2002.
• [9] Brodic D., Dokic B., “Initial Skew Rate Detection Rusing Rectangular Hull Gravity Center”, E2010 - 14th International Conference on Electronics, Vilnius, 2010.
• [10] Brodic D. “Optimization of the Anisotropic Gaussian Kernel for Text Segmentation and Parameter Extraction”, Eds. C.S. Calude and V. Sassone, TCS 2010, IFIP AICT 323, 2010, 140-152.