Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2024 - zeszyt 2

Utilizing Artificial Intelligence for Text Segmentation from Images

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do segmentacji tekstu z obrazów

10.15199/48.2024.02.52

nr katalogowy: 147370
10.15199/48.2024.02.52

Streszczenie

The paper presents a deep learning-based approach for text segmentation from images, utilizing a combination of a Fully Convolutional Network (FCN) and a Recurrent Neural Network (RNN). The algorithm achieves high accuracy in identifying and separating text regions from nontext regions, performing well with diverse text styles, fonts, backgrounds, and various languages. It outperforms state-of-the-art methods and proves to be a robust and versatile solution applicable to OCR and document analysis tasks.

Abstract

Artykuł przedstawia podejście oparte na głębokim uczeniu się do segmentacji tekstu na obrazach, wykorzystując połączenie Sieci W pełni splotowej (FCN) i Sieci Neuronowej Rekurencyjnej (RNN). Algorytm osiąga wysoką dokładność w identyfikacji i separacji obszarów tekstu od obszarów bez tekstu, sprawdzając się dobrze z różnymi stylami tekstu, czcionkami, tłami i różnymi językami. Przewyższa metody najnowszej generacji i okazuje się być solidnym i wszechstronnym rozwiązaniem zastosowalnym w zadaniach OCR i analizie dokumentów.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Liu Y., Wang Y., Shi H., A Convolutional Recurrent NeuralNetwork-Based Machine Learning for Scene Text Recognition Application, Symmetry, 15 (2023), No. 4, 849:1-17
[1] Droby A., Kurar Barakat B., Alaasam R., Madi B., Rabaev I., ElSana J., Text Line Extraction in Historical Documents Using Mask R-CNN, Signals, 3 (2022), No. 3, 535-549
[2] Otsu N., A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9 (1979), No. 1, 62-66
[3] Ivković R., New model of partial filtering in implementation of algorithms for edge detection and digital image segmentation, University of Pristina (Kosovska Mitrovica), Faculty of Technical Sciences, Serbia, 2019, 39-61
[4] Lombardi F., Marinai S., Deep Learning for Historical Document Analysis and Recognition—A Survey, Journal of Imaging. 6 (2020), No.10,110:1-30
[5] Zuo H., Fan H., Blasch E, Ling H., Combining Convolutional and Recurrent Neural Networks for Human Skin Detection, IEEE Signal Processing Letters, 34 (2017), No. 3, 289-293
[6] Vinotheni C., Lakshmana Pandian S., End-To-End DeepLearning-Based Tamil Handwritten Document Recognition and Classification Model, IEEE Access, 11 (2023), No. 1, 43195 – 43204
[7] Jia W., Ma C., Sun L., Huo Q., Detecting Text Baselines in Historical Documents with Baseline Primitives, IEEE Access, 9 (2021), No. 1, 93672 – 93683
[8] Droby A., Kurar Barakat B., Saabni R., Alaasam R., Madi B., El-Sana J., Understanding Unsupervised Deep Learning for Text Line Segmentation, Applied Sciences, 12 (2022), No. 19, 9528:1-24

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-2 , nr katalogowy 147370 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-2 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	85.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2024-2

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma