InforLorV4, Main, Merge, bibRecord, 003C99

Une approche de localisation de symboles non-segmentés dans des documents graphiques

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Une approche de localisation de symboles non-segmentés dans des documents graphiques

Auteurs : Thi Oanh Nguyen [France] ; Salvatore Tabbone [France] ; Alain Boucher [Viêt Nam]

Source :

Traitement du Signal [ 0765-0019 ] ; 2009.

RBID : Hal:inria-00431190

Descripteurs français

mix :
- localisation de symboles, mots visuels.

Abstract

Dans cet article, nous proposons une méthode de localisation de symboles dans des documents graphiques. Les occurrences du symbole dans un document sont détectées grâce à un processus de vote sur des régions candidates. L'approche repose sur un vocabulaire visuel et afin de réduire la complexité d'appariement d'un symbole avec d'autres nous utilisons le modèle vectoriel et une indexation par un fichier inverse. Cette méthode s'appuie sur un descripteur défini à partir du concept de contexte de forme1 adapté aux points d'intérêt. Ce descripteur est invariant à la rotation, à la translation et aux changements d'échelles. Les résultats expérimentaux sur la recherche de symboles isolés et sur la localisation de symboles non-segmentés dans le document sont très prometteurs.

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Hal:inria-00431190

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<author><name sortKey="Boucher, Alain" sort="Boucher, Alain" uniqKey="Boucher A" first="Alain" last="Boucher">Alain Boucher</name>
<affiliation wicri:level="1"><hal:affiliation type="laboratory" xml:id="struct-20955" status="VALID"><orgName>Institut de la francophonie pour l'informatique</orgName>
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<series><title level="j">Traitement du Signal</title>
<idno type="ISSN">0765-0019</idno>
<imprint><date type="datePub">2009</date>
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<front><div type="abstract" xml:lang="fr">Dans cet article, nous proposons une méthode de localisation de symboles dans des documents graphiques. Les occurrences du symbole dans un document sont détectées grâce à un processus de vote sur des régions candidates. L'approche repose sur un vocabulaire visuel et afin de réduire la complexité d'appariement d'un symbole avec d'autres nous utilisons le modèle vectoriel et une indexation par un fichier inverse. Cette méthode s'appuie sur un descripteur défini à partir du concept de contexte de forme1 adapté aux points d'intérêt. Ce descripteur est invariant à la rotation, à la translation et aux changements d'échelles. Les résultats expérimentaux sur la recherche de symboles isolés et sur la localisation de symboles non-segmentés dans le document sont très prometteurs.</div>
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Data generation: Mon Jun 10 21:56:28 2019. Site generation: Fri Feb 25 15:29:27 2022

	Serveur d'exploration sur la recherche en informatique en Lorraine
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Serveur d'exploration sur la recherche en informatique en Lorraine

Une approche de localisation de symboles non-segmentés dans des documents graphiques

Une approche de localisation de symboles non-segmentés dans des documents graphiques

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