Publication

OCR Based Slide Retrieval

2005
Reports

Résumé

This work addresses the problem of acquiring, indexing and retrieving slides in the context of automatic oral presentation processing. Since the most suitable acquisition technique, in such a context, is the use of a framegrabber (a device capturing as images the slides displayed on a screen), the slides must be transcribed with an Optical Character Recognition system. Retrieval experiments performed on a corpus of 570 slides (26 presentations) gathered at a workshop show that performance obtained with the OCR transcriptions are close to those obtained by extracting the text from the electronic version (pdf or ppt) of the slides (through apposite API's).

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/f1eb572f-b27a-4b5c-bce9-a4a63b714b78

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Concepts associés (15)

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.

Reconnaissance optique de marques

thumb|Exemple de formulaire papier destiné à la reconnaissance optique de marques Le sigle OMR désigne des marquages optiques (typiquement, des traits noirs à emplacements prédéfinis) lisibles par une machine. Cette technologie peut être utilisée dans différents contextes. Les codes OMR sont imprimés sur les documents sortant à gros volumes (exemples : factures ou mailings d'entreprise), afin de piloter les machines de mise sous pli automatiques.

Reconnaissance de l'écriture manuscrite

La reconnaissance de l’écriture manuscrite (en anglais, handwritten text recognition ou HTR) est un traitement informatique qui a pour but de traduire un texte écrit en un texte codé numériquement. Il faut distinguer deux reconnaissances distinctes, avec des problématiques et des solutions différentes : la reconnaissance en-ligne ; la reconnaissance hors-ligne. La reconnaissance de l’écriture manuscrite fait appel à la reconnaissance de forme, mais également au traitement automatique du langage naturel.

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