Génération d'images semi-synthétiques de documents anciens à des fins d'évaluation de performances et d'apprentissage
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Auteurs : Van Cuong Kieu [France] ; Mehri Maroua [France] ; Vincent Rabeux [France] ; Nicholas Journet [France] ; Muriel Visani [France]Source :
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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<profileDesc><textClass><keywords scheme="mix" xml:lang="fr"><term>images semi-synthétique</term>
<term>modèles de dégradation</term>
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<term>évaluation de performances</term>
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<front><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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Pour mettre un lien sur cette page dans le réseau Wicri
{{Explor lien |wiki= Wicri/France |area= LeHavreV1 |flux= Main |étape= Exploration |type= RBID |clé= Hal:hal-01005457 |texte= Génération d'images semi-synthétiques de documents anciens à des fins d'évaluation de performances et d'apprentissage }}
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