Rozpoznávání textu se známou geometrickou a gramatickou strukturou

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03141929" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03141929 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Recognition Of Text With Known Geometric And Grammatical Structure

Popis výsledku v původním jazyce

The optical character recognition (OCR) module is a fundamental part of each automated text processing system. The OCR module translates an input image with a text line into a string of symbols. In many applications (e.g. license plate recognition) the text has some a priori known geometric and grammatical structure. This article proposes an OCR method exploiting this knowledge which restricts the set of possible strings to a limited set of feasible combinations. The recognition task is formulated as maximization of a similarity function which uses character templates as reference. These templates are estimated by a support vector machine method from a set of examples. In contrast to the common approach, the proposed method performs character segmentation and recognition simultaneously. The method was successfully evaluated in a car license plate recognition system.

Název v anglickém jazyce

Recognition Of Text With Known Geometric And Grammatical Structure

Popis výsledku anglicky

The optical character recognition (OCR) module is a fundamental part of each automated text processing system. The OCR module translates an input image with a text line into a string of symbols. In many applications (e.g. license plate recognition) the text has some a priori known geometric and grammatical structure. This article proposes an OCR method exploiting this knowledge which restricts the set of possible strings to a limited set of feasible combinations. The recognition task is formulated as maximization of a similarity function which uses character templates as reference. These templates are estimated by a support vector machine method from a set of examples. In contrast to the common approach, the proposed method performs character segmentation and recognition simultaneously. The method was successfully evaluated in a car license plate recognition system.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

VISAPP 2008: Proceedings of the Third International Conference on Computer Vision Theory and Applications

ISBN

978-989-8111-21-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

INSTICC Press

Místo vydání

Setúbal

Místo konání akce

Funchal, Madeira

Datum konání akce

22. 1. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000256791600032