Évaluation de la qualité des documents anciens numérisés

Les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit décrivent plusieurs apports au thème de l'évaluation de la qualité d'images de documents numérisés. Pour cela nous proposons de nouveaux descripteurs permettant de quantifier les dégradations les plus couramment rencontrées sur les image...

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Bibliographic Details
Main Author: Rabeux, Vincent
Language:FRE
Published: Université Sciences et Technologies - Bordeaux I 2013
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00858290
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/85/82/90/PDF/RABEUX_VINCENT_2013_CORR.pdf
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collection NDLTD
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sources NDLTD
topic [INFO:INFO_OH] Computer Science/Other
Images de documents anciens
Évaluation de la qualité
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Évaluation de performances
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Création de vérité-terrains
Régression linéaire
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Images de documents anciens
Évaluation de la qualité
Modèles de prédiction
Descripteurs images
Binarisation
Reconnaissance de caractères
Évaluation de performances
Génération de documents synthétiques
Création de vérité-terrains
Régression linéaire
Rabeux, Vincent
Évaluation de la qualité des documents anciens numérisés
description Les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit décrivent plusieurs apports au thème de l'évaluation de la qualité d'images de documents numérisés. Pour cela nous proposons de nouveaux descripteurs permettant de quantifier les dégradations les plus couramment rencontrées sur les images de documents numérisés. Nous proposons également une méthodologie s'appuyant sur le calcul de ces descripteurs et permettant de prédire les performances d'algorithmes de traitement et d'analyse d'images de documents. Les descripteurs sont définis en analysant l'influence des dégradations sur les performances de différents algorithmes, puis utilisés pour créer des modèles de prédiction à l'aide de régresseurs statistiques. La pertinence, des descripteurs proposés et de la méthodologie de prédiction, est validée de plusieurs façons. Premièrement, par la prédiction des performances de onze algorithmes de binarisation. Deuxièmement par la création d'un processus automatique de sélection de l'algorithme de binarisation le plus performant pour chaque image. Puis pour finir, par la prédiction des performances de deux OCRs en fonction de l'importance du défaut de transparence (diffusion de l'encre du recto sur le verso d'un document). Ce travail sur la prédiction des performances d'algorithmes est aussi l'occasion d'aborder les problèmes scientifiques liés à la création de vérités-terrains et d'évaluation de performances.
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