Publication

Multiple Hypotheses Video OCR

2000
Conference Papers

Résumé

In this paper, we present a method to improve video OCR with multiple character hypotheses. The text regions in video need to be binarized before work as the input of current OCR system. Tranditional binarization do not use any structural information about the text. Based on a certain statistic model, we define a binarization method, which is called observation function, that should satisfy a certain condition. We then present a method to construct an observation function by computing binarization results according to multiple hypotheses of characters obtained by an OCR system.

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https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/2b6cc353-b16d-4492-bddb-5bad84b7498a

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Concepts associés (32)

Reconnaissance optique de caractères

vignette|Vidéo montrant un processus de reconnaissance optique de caractères effectué en direct grâce à un scanner portable. La reconnaissance optique de caractères (ROC, ou OCR pour l'anglais optical character recognition), ou océrisation, désigne les procédés informatiques pour la traduction d'images de textes imprimés ou dactylographiés en fichiers de texte. Un ordinateur réclame pour l'exécution de cette tâche un logiciel d'OCR.

Multiple comparisons problem

In statistics, the multiple comparisons, multiplicity or multiple testing problem occurs when one considers a set of statistical inferences simultaneously or infers a subset of parameters selected based on the observed values. The more inferences are made, the more likely erroneous inferences become. Several statistical techniques have been developed to address that problem, typically by requiring a stricter significance threshold for individual comparisons, so as to compensate for the number of inferences being made.

Modèle statistique

Un modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.

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