変量と不変量を用いた文書画像の事例ベース傾き補正
| 言語 | 日本語 |
|---|---|
| 種類 | 研究会等の予稿 |
| 著者 | 酒井 恵，内田 誠一，岩村 雅一，大町 真一郎，黄瀬 浩一 |
| 論文名 | 変量と不変量を用いた文書画像の事例ベース傾き補正 |
| 論文誌名 | 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2007)論文集 |
| 発表番号 | IS-4-01 |
| ページ | pp.1147-1152 |
| 査読の有無 | 無 |
| 年月 | 2007年7月 |
| 分野 | 文書画像解析, パターン認識 |
| キー | Sakai2007_MIRU (id=980) |
要約
ある特定の幾何変形に対する「変量」と「不変量」のみを利用することで変形量を推定する方法を提案す る．特定の幾何変形としてスキューすなわち回転を例に取り説明する．まずあらかじめ様々な文字フォントを回転さ せながら回転変量（例えば，文字の外接矩形の面積）の変化を測定し，これを回転不変量（例えば，文字凸包内の黒 画素と白画素の面積）と共に事例として記憶しておく．そして補正したい画像の各連結成分（多くは単文字に相当） から算出した回転不変量により事例を呼び出し，同じく算出した回転変量から文字の回転角を得る．推定された回転 角により投票を行い，最も投票結果の多いものを推定結果とする．本手法には，文字が直線的な部分形状と並びを持 つという，従来一般に利用されてきた仮定が不要になる．文書画像55 サンプルを用いて，簡単な傾き推定実験を行っ たところ，45 サンプルにおいて誤差1 度以下，54 サンプルにおいて誤差2 度以下という精度を得た．
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この文献を出力
書式の定義
書式の定義の書き方
{authors} のように波括弧でフィールドを挿入します．[ ... ] で囲んだ部分は，その中のフィールドが空のとき丸ごと省略されます．使えるフィールド：
{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}