Οπτική αναγνώριση λέξης : μεταπτυχιακή εργασία
Η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων αποτελούσε από παλιά πρόκληση στους ερευνητές. Ειδικά στις μέρες μας με την πληθώρα των πληροφοριών που διακινούνται μέσω διαδικτύου, η ανάγκη για γρήγορες και αξιόπιστες μεθόδους που να ψηφιοποιούν τις πληροφορίες αυτές είναι μεγάλη. Ιστορικά έγγραφα που βρίσκονται σε...
Αποθηκεύτηκε σε:
| Κύριος συγγραφέας: | |
|---|---|
| Συγγραφή απο Οργανισμό/Αρχή: | |
| Άλλοι συγγραφείς: | |
| Μορφή: | Thesis Βιβλίο |
| Γλώσσα: | English |
| Δημοσίευση: |
Καρλόβασι, Σάμος :
Πανεπιστήμιο Αιγαίου, Τμήμα Μηχανικών Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών Συστημάτων,
2007.
|
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | http://hdl.handle.net/11610/12505 |
| Ετικέτες: |
Προσθήκη ετικέτας
Δεν υπάρχουν, Καταχωρήστε ετικέτα πρώτοι!
|
MARC
| LEADER | 00000cam a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 1/56050 | ||
| 008 | 070925s2007 gr | ||| |||| ||eng|| | ||
| 035 | |l 10091034 | ||
| 040 | |a GR-MyUA |b gre |e AACR2 | ||
| 041 | 0 | |a eng | |
| 082 | 0 | |a 372.462 |2 (22) | |
| 100 | 1 | |a Δουλγέρη, Νικολέτα. | |
| 245 | 1 | 0 | |a Οπτική αναγνώριση λέξης : |b μεταπτυχιακή εργασία / |c Δουλγέρη Νικολέτα ; επιβλέπουσα καθηγήτρια Καβαλιεράτου Εργίνα. |
| 260 | |a Καρλόβασι, Σάμος : |b Πανεπιστήμιο Αιγαίου, Τμήμα Μηχανικών Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών Συστημάτων, |c 2007. | ||
| 300 | |a 83 σ. : |b διαγρ., πιν. ; |c 30 εκ. | ||
| 500 | |a Μέλη της εξεταστικής επιτροπής : Καβαλιεράτου Εργίνα, Σταματάτος Ευστάθιος, Στεργίου Κωνσταντίνος. | ||
| 502 | |a Διατριβή (μεταπτυχιακή) – Πανεπιστήμιο Αιγαίου, Σάμος, 2007. | ||
| 504 | |a Βιβλιογραφία : σ. 75-78. | ||
| 506 | 0 | |a Διάθεση πλήρους κειμένου - Ελεύθερη πρόσβαση. | |
| 520 | |a Η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων αποτελούσε από παλιά πρόκληση στους ερευνητές. Ειδικά στις μέρες μας με την πληθώρα των πληροφοριών που διακινούνται μέσω διαδικτύου, η ανάγκη για γρήγορες και αξιόπιστες μεθόδους που να ψηφιοποιούν τις πληροφορίες αυτές είναι μεγάλη. Ιστορικά έγγραφα που βρίσκονται σε βιβλιοθήκες θα μπορούσαν αν μετατραπούν σε ψηφιακή μορφή να γίνουν προσιτά από όλους, ενώ φόρμες συμπλήρωσης, προερχόμενες από διάφορες υπηρεσίες αν ψηφιοποιούνταν θα μπορούσαν να διευκολύνουν τις διάφορες εργασίες. Έτσι στα πλαίσια της εργασίας αυτής, ασχοληθήκαμε με το πεδίο της οπτικής αναγνώρισης ολόκληρης λέξης, παραλείποντας το στάδιο της κατάτμησής της σε χαρακτήρες και την μετέπειτα αναγνώρισή τους. Συζητήθηκε η τεχνική αναγνώρισης που ακολουθήσαμε, που περιλαμβάνει ένα στάδιο εξαγωγής μορφολογικών χαρακτηριστικών των εικόνων-λέξεων, τέτοιων που να περιγράφουν το σχήμα της και στη συνέχεια την κατηγοριοποίησή τους με βάση κάποιον αλγόριθμο κατηγοριοποίησης, τον k-Means. Σημαντική διαφοροποίηση με την υπάρχουσα βιβλιογραφία αποτέλεσε η μέθοδος που χρησιμοποιήσαμε για την κανονικοποίηση κατά μήκος, όπως και το γεγονός ότι ασχοληθήκαμε με την αναγνώριση κειμένου που προέρχεται από περισσότερους από έναν συγγραφείς. Πρέπει να τονιστεί ακόμα ότι για πρώτη φορά γίνεται απόπειρα να χρησιμοποιηθεί μέθοδος για αναγνώριση τυπωμένου και χειρόγραφου κειμένου μαζί, χωρίς να απαιτούνται ιδιαίτερα δεδομένα για εκπαίδευση. | ||
| 520 | |a Optical Character Recognition (OCR) has long been a challenge for researchers. Today the internet has revolutionized the way information is shared and accessed. However a huge volume of information contained in historical and other documents still lies in libraries, inaccessible to the public. Digitizing this information would not only make it widely available but also secure it for next generations. The same thing could happen with different kinds of information that can be distributed over the internet. This gives even greater value to fast, reliable methods for performing this task. This study works on this field, dealing in particular with optical word recognition. We omit the quite common stage of segmenting the word into characters to be recognized one by one. Instead it proposes a technique for word recognition which consists of two stages. The first stage is the structural feature extraction from a word-image. These features describe the shape of the word. The second stage classifies all the words-images that need to be recognized, using the k-Means algorithm. Significant differences from the existing methods found in the bibliography are the proposed method for normalizing the features, i.e. the Interpolation method, and the fact that we deal with documents from more than one writer. It should be emphasized that it is the first time an attempt is made to recognize combined printed and handwritten text, without requiring special training data.In the next chapters we will see the proposed system analytically. Chapter one is an introduction to Optical Character Recognition Systems and chapter two covers some theory beyond our system. In chapter three we describe our system in detail and in the next chapter (chapter four) we present the experiments we performed with different kinds of documents. Finally in chapter five we discuss the conclusions we have reached about our system and suggest some future work in this direction in chapter six. | ||
| 610 | 2 | 0 | |a University of the Aegean |x Dissertations. |
| 650 | 0 | 0 | |a Word recognition. |
| 650 | 0 | 0 | |a Dissertations, Academic |z Greece. |
| 700 | 1 | |a Καβαλλιεράτου, Εργίνα, |e dgsf | |
| 710 | 2 | |a Πανεπιστήμιο Αιγαίου. |b Σχολή Θετικών Επιστημών. |b Τμήμα Μηχανικών Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών Συστημάτων. |b Π.Μ.Σ. Τεχνολογίες και Διοίκηση Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών Συστημάτων. | |
| 852 | |a INST |b SAMOS |c DIATR |e 20070925 |h 372.462 ΔΟΥ |p 005300028213 |q 005300028213 |t MTXE |y 23 | ||
| 852 | |a INST |b SAMOS |c DIATR |e 20070925 |h 372.462 ΔΟΥ |p 005300028214 |q 005300028214 |t MTXE |y 23 | ||
| 856 | |u http://hdl.handle.net/11610/12505 | ||
| 901 | |a BIBL3-2007-3 | ||
| 909 | |a Σ |b 134181 | ||
| 909 | |a Σ |b 134182 | ||
| 924 | |a ΔΟΥΛΓΕΡΗ |b ΝΙΚΟΛΕΤΑ |y Σάμος |z 2007-09 | ||
| 970 | |a ΡΟΥΣΣΟΥ |b ΚΩΝΣΤΑΝΤΙΝΑ |z 2007/09/25 | ||