Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: ciąg tekstowy

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Line segmentation of handwritten text using histograms and tensor voting

Babczyński Tomasz, Ptak Roman

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

2020

Vol. 30, no. 3

585--596

There are a large number of historical documents in libraries and other archives throughout the world. Most of them are written by hand. In many cases they exist in only one specimen and are hard to reach. Digitization of such artifacts can make them available to the community. But even digitized, they remain unsearchable, and an important task is to draw the contents in the computer readable form. One of the first steps in this direction is to recognize where the lines of the text are. Computational intelligence algorithms can be used to solve this problem. In the present paper, two groups of algorithms, namely, projection-based and tensor voting-based, are compared. The performance is evaluated on a data set and with the procedure proposed by the organizers of the ICDAR 2009 competition.

Parallelization of the Levenshtein distance algorithm

Niewiarowski A., Stanuszek M.

Czasopismo Techniczne. Nauki Podstawowe

2014

R. 111, z. 3-NP

109--122

This paper presents a method for the parallelization of the Levenshtein distance algorithm deployed on very large strings. The proposed approach was accomplished using .NET Framework 4.0 technology with a specific implementation of threads using the System. Threading.Task namespace library. The algorithms developed in this study were tested on a high performance machine using Xamarin Mono (for Linux RedHat/Fedora OS). The computational results demonstrate a high level of efficiency of the proposed parallelization procedure.

Artykuł przedstawia metodę zrównoleglenia algorytmu analizy odległości edycyjnej Levenshteina dedykowaną bardzo dużym ciągom tekstowym. Zaproponowane rozwiązanie zostało zaimplementowane na platformie .NET Framework 4.0 z uwzględnieniem metod dostępnych w przestrzeni nazw System.Threading.Task. Zastosowane algorytmy przetestowano na komputerze wysokiej wydajności, w oparciu o narzędzia Xamarin Mono (dla SO Linux RedHat/ Fedora). Otrzymane wyniki pokazują znacząco zwiększoną wydajność obliczeń dla przedstawionych w artykule rozwiązań.