| 000 | 07373nla2a2200589 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 247950 | ||
| 005 | 20231029212128.0 | ||
| 035 | _a(RuTPU)RU\TPU\book\269583 | ||
| 090 | _a247950 | ||
| 100 | _a20140116d2013 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | _arus | |
| 102 | _aRU | ||
| 135 | _adrnn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | _ai | |
| 182 | 0 | _ab | |
| 200 | 1 |
_aУлучшение качества метода оптического распознавания текстов с помощью совместного применения вейвлет-преобразований, курвлет-преобразований и алгоритмов словарного поиска _bЭлектронный ресурс _fД. С. Григорьев, П. А. Хаустов, В. Г. Спицын |
|
| 203 |
_aТекст _cэлектронный |
||
| 215 | _a1 файл (323 Kb) | ||
| 225 | 1 | _aИнтеллектуальные системы | |
| 230 | _aЭлектронные текстовые данные (1 файл : 323 Kb) | ||
| 300 | _aЗаглавие с титульного листа | ||
| 300 | _aЭлектронная версия печатной публикации | ||
| 320 | _a[Библиогр.: с. 111 (9 назв.)] | ||
| 330 | _aОптическое распознавание символов является комплексной задачей, для решения которой не существует определенного алгоритма. Существует множество подходов и методов для решения данной задачи. Предложенный ранее метод, основанный на совместном применении вейвлет-преобразования для сокращения размерности пространства признаков и вероятностной нейронной сети для классификации, показал приемлемые результаты. Однако предложенный метод может быть дополнен и улучшен алгоритмами предварительной и постобработки. Предложен метод предобработки отсканированных изображений на основе адаптивного порогового преобразования в алгоритмах дискретных вейвлет и курвлет-преобразований. Проведены численные эксперименты по выявлению наиболее результативного алгоритма для предобработки. В качестве алгоритма постобработки предложен метод улучшения качества распознавания текста на основе алгоритма словарного поиска с использованием динамического программирования. | ||
| 330 | _aOptical character recognition is a complex problem, which has no definite solution. There are a lot of approaches and methods to solve this problem. The proposed approach, based on aggregate usage of wavelet-transformation for reducing the feature space and probabilistic neural network for classification, has shown a good quality of recognition. However the proposed approach can be improved with preprocessing and postprocessing algorithms. The algorithm of preprocessing based on adaptive thresholding for curvelet and wavelet transformations is proposed. The numerical experiments are held to determine the most efficient algorithm of preprocessing. The approach based on vocabulary search and dynamic programming is proposed for postprocessing. | ||
| 337 | _aAdobe Reader | ||
| 453 |
_tImproving the quality of optical character recognition method by joint application of wavelet- and curvelet-transforms and vocabulary search algorithm _otranslation from Russian _fD. S. Grigoryev, P. A. Khaustov, V. G. Spitsyn _cTomsk _nTPU Press _d2013 _aGrigoryev, D. S. |
||
| 461 | 1 |
_0(RuTPU)RU\TPU\book\176237 _tИзвестия Томского политехнического университета [Известия ТПУ] _fТомский политехнический университет (ТПУ) _d2000- |
|
| 463 | 1 |
_0(RuTPU)RU\TPU\book\269043 _x1684-8519 _tТ. 323, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика _v[С. 106-111] _d2013 _p184 с. |
|
| 610 | 1 | _aтруды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | _aэлектронный ресурс | |
| 610 | 1 | _aвейвлет-преобразования | |
| 610 | 1 | _aпороговые преобразования | |
| 610 | 1 | _aкурвлет-преобразования | |
| 610 | 1 | _aдинамическое программирование | |
| 610 | 1 | _aпрефиксное дерево | |
| 610 | 1 | _aсловарный поиск | |
| 610 | _athresholding | ||
| 610 | _awavelet-transform | ||
| 610 | _acurvelet-transform | ||
| 610 | _adynamic programming | ||
| 610 | _atrie-tree | ||
| 610 | _avocabulary search | ||
| 700 | 1 |
_aГригорьев _bД. С. _cспециалист в области информатики и вычислительной техники _cассистент Томского политехнического университета _f1991- _gДмитрий Сергеевич _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\46946 _6z01712 |
|
| 701 | 1 |
_aХаустов _bП. А. _cроссийский ученый, специалист в области информационных систем _cзаведующий лабораторией Томского политехнического университета _f1990- _gПавел Александрович _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\30104 _6z02712 |
|
| 701 | 1 |
_aСпицын _bВ. Г. _cспециалист в области информатики и вычислительной техники _cпрофессор Томского политехнического университета, доктор технических наук _f1948- _gВладимир Григорьевич _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\22707 _6z03712 |
|
| 712 | 0 | 2 |
_aНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) _bИнститут кибернетики (ИК) _bКафедра вычислительной техники (ВТ) _h126 _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\18699 _6z01700 |
| 712 | 0 | 2 |
_aНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) _bИнститут кибернетики (ИК) _bКафедра вычислительной техники (ВТ) _h126 _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\18699 _6z02701 |
| 712 | 0 | 2 |
_aНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) _bИнститут кибернетики (ИК) _bКафедра вычислительной техники (ВТ) _h126 _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\18699 _6z03701 |
| 801 | 2 |
_aRU _b63413507 _c20210902 _gPSBO |
|
| 856 | 4 | _uhttp://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/5068/1/bulletin_tpu-2013-323-5-18.pdf | |
| 942 | _cCF | ||