Rank-Reducing Two-Dimensional Grammars for Document Layout Analysis

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F18%3A00327634" target="_blank" >RIV/68407700:21230/18:00327634 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/8270116" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/8270116</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICDAR.2017.185" target="_blank" >10.1109/ICDAR.2017.185</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Rank-Reducing Two-Dimensional Grammars for Document Layout Analysis

Popis výsledku v původním jazyce

We study the task of document layout analysis based on two-dimensional context-free grammars. We first identify a subclass of the grammars sufficient for a document structure description where productions follow a mechanism inducing regular languages in the case of one-dimensional productions. We then show that properties of such grammars can be conveniently utilized to implement a very fast top-down parser. Experimental results are reported for PDF documents, which are chosen as a test domain since we are motivated by a development of digital document access methods for people with disabilities in which a retrieval of structural information plays an important role.

Název v anglickém jazyce

Rank-Reducing Two-Dimensional Grammars for Document Layout Analysis

Popis výsledku anglicky

We study the task of document layout analysis based on two-dimensional context-free grammars. We first identify a subclass of the grammars sufficient for a document structure description where productions follow a mechanism inducing regular languages in the case of one-dimensional productions. We then show that properties of such grammars can be conveniently utilized to implement a very fast top-down parser. Experimental results are reported for PDF documents, which are chosen as a test domain since we are motivated by a development of digital document access methods for people with disabilities in which a retrieval of structural information plays an important role.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA16-05872S" target="_blank" >GA16-05872S: Pravděpodobnostní grafové modely a hluboké učení</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

14th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)

ISBN

978-1-5386-3586-5

ISSN

—

e-ISSN

1520-5363

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

1120-1125

Název nakladatele

IEEE Computer Society

Místo vydání

Los Alamitos

Místo konání akce

Kyoto

Datum konání akce

9. 11. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—