Analyse Dimages De Documents Anciens

Author : Van Cuong Kieu
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 0 pages
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Download or read book Modèle de dégradation d'images de documents anciens pour la génération de données semi-synthétiques written by Van Cuong Kieu and published by . This book was released on 2014 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le nombre important de campagnes de numérisation mises en place ces deux dernières décennies a entraîné une effervescence scientifique ayant mené à la création de nombreuses méthodes pour traiter et/ou analyser ces images de documents (reconnaissance d'écriture, analyse de la structure de documents, détection/indexation et recherche d'éléments graphiques, etc.). Un bon nombre de ces approches est basé sur un apprentissage (supervisé, semi supervisé ou non supervisé). Afin de pouvoir entraîner les algorithmes correspondants et en comparer les performances, la communauté scientifique a un fort besoin de bases publiques d'images de documents avec la vérité-terrain correspondante, et suffisamment exhaustive pour contenir des exemples représentatifs du contenu des documents à traiter ou analyser. La constitution de bases d'images de documents réels nécessite d'annoter les données (constituer la vérité terrain). Les performances des approches récentes d'annotation automatique étant très liées à la qualité et à l'exhaustivité des données d'apprentissage, ce processus d'annotation reste très largement manuel. Ce processus peut s'avérer complexe, subjectif et fastidieux. Afin de tenter de pallier à ces difficultés, plusieurs initiatives de crowdsourcing ont vu le jour ces dernières années, certaines sous la forme de jeux pour les rendre plus attractives. Si ce type d'initiatives permet effectivement de réduire le coût et la subjectivité des annotations, reste un certain nombre de difficultés techniques difficiles à résoudre de manière complètement automatique, par exemple l'alignement de la transcription et des lignes de texte automatiquement extraites des images. Une alternative à la création systématique de bases d'images de documents étiquetées manuellement a été imaginée dès le début des années 90. Cette alternative consiste à générer des images semi-synthétiques imitant les images réelles. La génération d'images de documents semi-synthétiques permet de constituer rapidement un volume de données important et varié, répondant ainsi aux besoins de la communauté pour l'apprentissage et l'évaluation de performances de leurs algorithmes. Dans la cadre du projet DIGIDOC (Document Image diGitisation with Interactive DescriptiOn Capability) financé par l'ANR (Agence Nationale de la Recherche), nous avons mené des travaux de recherche relatifs à la génération d'images de documents anciens semi-synthétiques. Le premier apport majeur de nos travaux réside dans la création de plusieurs modèles de dégradation permettant de reproduire de manière synthétique des déformations couramment rencontrées dans les images de documents anciens (dégradation de l'encre, déformation du papier, apparition de la transparence, etc.). Le second apport majeur de ces travaux de recherche est la mise en place de plusieurs bases d'images semi-synthétiques utilisées dans des campagnes de test (compétition ICDAR2013, GREC2013) ou pour améliorer par ré-apprentissage les résultats de méthodes de reconnaissance de caractères, de segmentation ou de binarisation. Ces travaux ont abouti sur plusieurs collaborations nationales et internationales, qui se sont soldées en particulier par plusieurs publications communes. Notre but est de valider de manière la plus objective possible, et en collaboration avec la communauté scientifique concernée, l'intérêt des images de documents anciens semi-synthétiques générées pour l'évaluation de performances et le ré-apprentissage.