Merkmalsextraktion für die Klassifikation von Bestandteilen in Dokument-Bildern

• Main Author: Poller, Andreas
• Other Authors: Technische Universität Chemnitz
• Language: German
• Published: 2005
• Subjects: info:eu-repo/classification/ddc/004; ddc:004; Bildverarbeitung; Entscheidungsbaum; Fuzzy-Logik; Klassifikation; Künstliche Intelligenz; Merkmalsextraktion; Mustererkennung; OCR-Schrift; Blockerkennung; Textidentifikation
• Online Access: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:swb:ch1-200501550; https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A18403; https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A18403/attachment/ATT-0/; https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A18403/attachment/ATT-1/

Am Institut für Print- und Medientechnik an der TU Chemnitz wird ein System entwickelt, welches gescannte Dokumente archivieren soll. Im Gegensatz zu bereits existierenden OCR-Systemen, sollen diese Dokumente hier jedoch nicht mittels einer Schrifterkennung verarbeitet werden. Vielmehr sind Textbereiche in den gescannten Vorlagen zu vektorisieren. Bereiche mit Grafiken und Illustrationen werden bei diesem Verfahren als ein Bildvektor gespeichert. Diese Vorgehensweise soll es ermöglichen, auch Dokumente mit Schriftsymbolen effizient zu archivieren, die keinen "herkömmlichen" Schriftsätzen zugehörig sind. Diese Studienarbeit stellt Merkmalsextraktionsverfahren vor, die aus einem gegebenen Teil (Segment) eines Dokumentenscans Merkmale extrahieren, die es ermöglichen sollen, diesen mittels eines Klassifikationsverfahrens einer Klasse Textblock oder einer Klasse Grafikblock zuzuordnen. Zusätzlich werden zwei Klassifikationsverfahren, ein Entscheidungsbaum und eine Fuzzy-Logik, auf die Nutzbarkeit für einen solchen Mustererkennungsprozess überprüft. Als Textblöcke erkannte Bereiche werden im zu entwickelnden Gesamtverfahren dann in nachfolgenden Verarbeitungsschritten einer Vektorisierung zugeführt.