Publication

A New Method of Contrast Normalization for Verification of Extracted Video Text Having Complex Backgrounds

2002
Reports

Résumé

One of the difficulties of extracting text contained in images or videos comes from the variation of the grayscale values of the text and backgrounds. In this paper we propose a new method to normalize the contrast between text characters and backgrounds so that a trained machine learning tool can verify characters of grayscale values that have never been seen before. Experiments show that the proposed method used in training either a multilayer perceptrons or a support vector machine yields better text verification comparing with other typical contrast measures.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/34a3e77f-6f84-43a5-be06-b79189d7cf78

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Concepts associés (32)

Fouille de textes

La fouille de textes ou « l'extraction de connaissances » dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. Elle désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

Machine à vecteurs de support

Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.

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Kamusi Pre:D – Lexicon-based source-side predisambiguation for MT and other text processing applications