Bildanalyse allgemeiner Dokumente by Wolfgang Scherl

By Wolfgang Scherl

In den Anfangen der Mustererkennung gehorte die Erkennung von hand- und ma schinengedruckten Schriftzeichen zu den Standardanwendungen und -testbereichen von Algorithmen. Inzwischen gibt es fUr dieses Anwendungsgebiet eine Reihe von kommerziellen Geraten. Mit zunehmenden AnsprUchen in der BUroautomati sierung und mit zunehmender Leistungsfahigkeit und Komplexitat der in der Muster erkennung eingesetzten Verfahren hat sich nun das Interesse der automatischen Verarbeitung weitgehend uneingeschrankter Dokumente zugewendet, die in beliebiger Anordnung und Verschachtelung Text-, Graphik- und Bildbereiche enthalten. Der hier vorliegende Band behandelt diesen Themenbereich, der zur Zeit einen aktu ellen foreign en Forschungsschwerpunkt darstellt. Der Autor erlautert zunachst die generelle Bedeutung und den Stand der Dokument examine sowie die Zielsetzung der Arbeit, die darin besteht, die Layout-Struktur beliebiger Dokumente aufgrund der Abtastwerte des Bildes zu berechnen und in symbolischer shape darzustellen. Die folgenden Kapitel zeigen einen dafUr geeigneten Losungsweg auf. 1m Dokument werden die drei generellen Klassen "Text," "Graphik" und "Bild" automatisch unterschieden. Wissen Uber die Dokument struktur wird in drei attributierten, stochastischen Graphgrammatiken reprasentiert. Daraus folgt eine einheitliche Datenstruktur, der "Dokumentgraph," in dem die Dokumentstruktur rechnerintern dargestellt wird. Die entwickelten Losungsansatze wurden realisiert und die Leistungsfahigkeit der Verfahren an einer Vielzahl sehr unterschiedlicher Dokumente demonstriert.

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DemgegenUber gibt der Interklassenabstand Aufschlu~ Uber den Abstand zweier Punktwolken unterschiedlicher Klasse. Er errechnet sich als mittlerer quadratischer Abstand der Clusterpunkte der unterschiedlichen Klassen. Die Klasseneigenschaften geben Aufschlu~ Uber Lage und Form der einzelnen Cluster. Die Klassifikation entscheidet durch Vergleich eines unbekannten Merkmalsvektors mit den gespeicherten Klasseneigenschaften, in welche der vorgegebenen Klassen das zugehorige Muster einzuordnen ist. Die Charakteristika der einzelnen Klassen errechnen sich aus einem Satz klassifizierter Testmuster.

5 naher verdeutlicht, auch Bilder und Grafikelemente dargestellt werden. Urn die Aussage der Grammatiken in einem Rechenautomaten darzustellen, wird aus den oben beschriebenen Baumen eine hierarchisch organisierte Datenstruktur abgeleitet. 4 vorgestellt. Sie beschreibt zwar jeweils nur eine Teilkomponente eines Dokumentmusters, wird aber im folgenden als "Dokumentgraph G" bezeichnet. Dieser Graph wurde als Datenstruktur realisiert und liegt den folgenden Versuchen zugrunde. Flir die Aufgaben der Dokumentanalyse ist die hierarchische Anordnung sinnvoll.

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