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Génération d'images semi-synthétiques de documents anciens à des fins d'évaluation de performances et d'apprentissage

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Génération d'images semi-synthétiques de documents anciens à des fins d'évaluation de performances et d'apprentissage

Auteurs : Van Cuong Kieu [France] ; Mehri Maroua [France] ; Vincent Rabeux [France] ; Nicholas Journet [France] ; Muriel Visani [France]

Source :

RBID : Hal:hal-01005457

Descripteurs français

Abstract

Dans cet article, nous étudions comment des données semi-synthétiques permettent d'évaluer finement les performances d'algorithmes ou de fournir des données d'apprentissage à un système de traitement ou d'analyse d'images de documents. Les images semi-synthétiques que nous générons reproduisent fidèlement les défauts des documents anciens liés aux moyens d'impression anciens ou à la dégradation de l'encre des caractères. La première expérimentation réalisée dans cet article vise à comparer les performances de différents descripteurs texture dans l'optique d'une segmentation d'images. La seconde expérience met en évidence le fait que l'utilisation d'images semi-synthétiques permet d'enrichir quantitativement et qualitativement une base d'apprentissage utilisée par une méthode de prédiction de résultats de binarisation d'images de documents et d'améliorer les résultats de 15%.

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<div type="abstract" xml:lang="fr">Dans cet article, nous étudions comment des données semi-synthétiques permettent d'évaluer finement les performances d'algorithmes ou de fournir des données d'apprentissage à un système de traitement ou d'analyse d'images de documents. Les images semi-synthétiques que nous générons reproduisent fidèlement les défauts des documents anciens liés aux moyens d'impression anciens ou à la dégradation de l'encre des caractères. La première expérimentation réalisée dans cet article vise à comparer les performances de différents descripteurs texture dans l'optique d'une segmentation d'images. La seconde expérience met en évidence le fait que l'utilisation d'images semi-synthétiques permet d'enrichir quantitativement et qualitativement une base d'apprentissage utilisée par une méthode de prédiction de résultats de binarisation d'images de documents et d'améliorer les résultats de 15%.</div>
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Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)

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HfdSelect -h $EXPLOR_STEP/biblio.hfd -nk 000280 | SxmlIndent | more

Ou

HfdSelect -h $EXPLOR_AREA/Data/Main/Exploration/biblio.hfd -nk 000280 | SxmlIndent | more

Pour mettre un lien sur cette page dans le réseau Wicri

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   |area=    LeHavreV1
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   |étape=   Exploration
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   |texte=   Génération d'images semi-synthétiques de documents anciens à des fins d'évaluation de performances et d'apprentissage
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Wicri

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Data generation: Sat Dec 3 14:37:02 2016. Site generation: Tue Mar 5 08:25:07 2024