Overview

In den Anfangen der Mustererkennung gehorte die Erkennung von hand- und ma- schinengedruckten Schriftzeichen zu den Standardanwendungen und -testbereichen von Algorithmen. Inzwischen gibt es fUr dieses Anwendungsgebiet eine Reihe von kommerziellen Geraten. Mit zunehmenden AnsprUchen in der BUroautomati- sierung und mit zunehmender Leistungsfahigkeit und Komplexitat der in der Muster- erkennung eingesetzten Verfahren hat sich nun das Interesse der automatischen Verarbeitung weitgehend uneingeschrankter Dokumente zugewendet, die in beliebiger Anordnung und Verschachtelung Text-, Graphik- und Bildbereiche enthalten. Der hier vorliegende Band behandelt diesen Themenbereich, der zur Zeit einen aktu- ellen international en Forschungsschwerpunkt darstellt. Der Autor erlautert zunachst die generelle Bedeutung und den Stand der Dokument- analyse sowie die Zielsetzung der Arbeit, die darin besteht, die Layout-Struktur beliebiger Dokumente aufgrund der Abtastwerte des Bildes zu berechnen und in symbolischer Form darzustellen. Die folgenden Kapitel zeigen einen dafUr geeigneten Losungsweg auf. 1m Dokument werden die drei generellen Klassen ""Text"", ""Graphik"" und ""Bild"" automatisch unterschieden. Wissen Uber die Dokument- struktur wird in drei attributierten, stochastischen Graphgrammatiken reprasentiert. Daraus folgt eine einheitliche Datenstruktur, der ""Dokumentgraph"", in dem die Dokumentstruktur rechnerintern dargestellt wird. Die entwickelten Losungsansatze wurden realisiert und die Leistungsfahigkeit der Verfahren an einer Vielzahl sehr unterschiedlicher Dokumente demonstriert.

Full Product Details

Author:   Wolfgang Scherl
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Imprint:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Volume:   131
Weight:   0.446kg
ISBN:  

9783540172147

ISBN 10:   3540172149
Pages:   206
Publication Date:   20 May 1987
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Out of stock  
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Language:   German

Table of Contents

0. Einleitung.- 1. Literaturubersicht zur Dokumentanalyse.- 2. Zielsetzung der Arbeit UEberblick uber den eigenen Loesungsweg.- 3. Grundlagen.- 3.1 Numerische Klassifikationsverfahren.- 3.2 Nichtnumerische (syntaktische) Analyseverfahren.- 3.2.1 Musterbeschreibung durch Graphen.- 3.2.2 Analyse mit Hilfe einer Grammatik.- 4. Arbeitsplatz, Bildaufnahme und praktische Rahmenbedingungen.- 5. Bildgraph und Grammatiken zur Dokumentanalyse Der syntaktische Teil der Grammatiken.- 5.1 Dokumentwissen in Form attributierter, stochastischer Grammatiken und der daraus abgeleitete Bildgraph.- 5.2 Die Musterrander als Knoten und Kanten des Dokumentgraphen.- 5.2.1 Relative Primitive.- 5.2.2 Musterrander als Kreise im Graphen.- 5.2.3 Einfluss der Mustergroesse.- 5.2.4 Einfluss der Drehlage.- 5.2.5 Einfluss von Quantisierung und Stoerungen.- 5.3 Die Bildung von Objekten.- 5.4 Praktische Ergebnisse mit dem Dokumentgraphen.- 5.5 Zusammenhangende Textgebilde.- 5.6 Praktische Ergebnisse zum Graphknoten W und der Kante BZ.- 5.7 Ausblick auf hoehere Strukturierungen.- 5.8 Zuordnung zwischen Text und Grafik.- 5.9 Diskussion von Ergebnissen zu Kapitel 5.8.- 6. Bottom-Up-Verfahren zum Berechnen der Graphkomponenten aus dem Bildsignal.- 6.1 Berechnen der Rander.- 6.1.1 Die Objektbildungskette.- 6.1.2 Erzeugen eines Randknotens.- 6.1.3 Die Graphkante DZ.- 6.1.4 Erweitern des Graphen.- 6.1.5 Zusammenfassen von Graphkomponenten.- 6.1.6 Beenden und Auslagern geschlossener Rander.- 6.2 Durchfuhren der Objektbildung.- 6.2.1 Die Innenrandkette.- 6.2.2 Auslagern eines Objektknotens.- 6.3 Wortknoten und Buchstabenkette.- 6.3.1 Die Wortbildungskette.- 6.3.2 Prinzip der Wortbildung.- 6.3.3 Kriterien und Funktionen zum Aufbau der Buchstabenketten.- 6.4 Graphkanten zur Zuordnung von Text und Grafik.- 6.4.1 Dynamische Veranderungen wahrend des Abtastvorgangs.- 6.4.2 Zuordnen der fertigen Worte.- 6.4.3 Aufspalten fehlerhaft zusammengelagerter Worte.- 6.4.4 Ablauf der Verarbeitung.- 6.5 Deskriptorbildung im Modul DM.- 6.6 Effiziente Kennzeichnung der Graphkanten DZ.- 7. Dokumentmodelle und Erkennungsverfahren.- 7.1 Erkennen von Text-, Grafik- und Bildkomponenten Der semantische und stochastische Teil der Grammatiken.- 7.1.1 Charakteristische Eigenschaften von Text, Grafik und Bild.- 7.1.2 Ein System von Graphinvarianten als AEttributvektoren.- 7.1.2.1 UEbersicht uber das Invariantensystem.- 7.1.2.2 Detaillierte Besehreibung der Erkennungsmerkmale.- 7.1.3 Klassifikation.- 7.1.3.1 Die Vorklassifikation.- 7.1.3.2 Ein Klassifikator nach der Nachster-Nachbar-Regel.- 7.1.3.3 Ein geometrischer Klassifikator.- 7.1.4 Modelle fur Dokumentkomponenten.- 7.1.5 Cluster im Merkmalsraum.- 7.1.6 Der Einfluss des Kontexts sowie kleiner Textelemente auf das Textcluster.- 7.1.7 Ergebnisse zur Dokumentzerlegung.- 7.1.8 Vergleich der Klassifikationsergebnisse und Diskussion der Fehlerursachen.- 7.2 Erkennungsverfahren fur Symbole Das Erkennen des Dokumenttyps und der Bedeutung von Textpassagen im Gesamtdokument.- 7.2.1 Einleitung.- 7.2.2 Einige Literaturzitate zu syntaktischen Erkennungsverfahren.- 7.2.3 Grundprinzip der Symbolerkennung.- 7.2.4 Verfahrensbeschreibung.- 7.2.4.1 Vorgehensweise zur gesteuerten Analyse eines unbekannten Graphen.- 7.2.4.2 Erweiterungen des Dokumentgraphen.- 7.2.4.3 Modelle in der Wissensbasis.- 7.2.4.4 Kontrolle.- 7.2.4.5 Methoden.- 7.2.4.6 Klassifikation.- 7.2.4.7 Praktische Versuche.- 8. Zusammenfassung und Ausblick.- 9. Literaturverzeichnis.

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