Avanços em Visão Computacional – Capítulo 13

  • Título: SLPTEO e SCORC: Abordagens para Segmentação de Linhas, Palavras e Caracteres em Textos Impressos
  • Autores: Josimeire do Amaral Tavares, Igor Santos Peretta, Gerson Flávio Mendes de Lima, Keiji Yamanaka e Mônica Sakuray Pais
  • DOI:10.7436/2012.avc.13
  • Resumo: Sistemas de reconhecimento óptico de caracteres possibilitam várias aplicações, dentre elas, o reconhecimento automático de caracteres em textos impressos. Para o sucesso de tais sistemas, é essencial uma etapa de segmentação confiável. Este capítulo apresenta dois métodos de segmentação: o SLPTEO para segmentação de linhas de texto e palavras, e o SCORC para segmentação de caracteres. O primeiro é aplicado a textos impressos, mas pode ser aplicado a textos manuscritos. O segundo resolve problemas de sobreposição de caracteres impressos e conexões entre os mesmos, trabalhando diretamente em imagens em níveis de cinza. Os resultados experimentais indicam grande robustez dos métodos apresentado.
  • Palavras-chave: Segmentação de linhas de texto, Segmentação de palavras, Segmentação de caracteres, Textos impressos.
  • Abstract: Optical Character Recognition systems enable several applications, e.g. automatic character recognition in printed texts. For the success of such systems, reliable segmentation is an essential stage. This chapter presents two approaches to segmentation: the SLPTEO for segmentation of text lines and words, and SCORC for character segmentation. The first is applied to printed texts, but can be also applied to handwritten texts. The second handles printed overlapping and touching characters, working directly on grayscale images. Experimental results show great robustness of the methods presented.
  • Keywords: Text line segmentation, Word segmentation, Character segmentation, Printed texts.
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