Формирование пространства признаков и их извлечение из изображений для систем индексации документов

• Veröffentlicht in: Штучний інтелект
• Datum: 2012
• Hauptverfasser: Костромов, Н.А., Бекетова, И.В., Каратеев, С.Л.
• Format: Artikel
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
• Schlagworte: Анализ и синтез коммуникационной информации
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57173
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Формирование пространства признаков и их извлечение из изображений для систем индексации документов / Н.А. Костромов, И.В. Бекетова, С.Л. Каратеев // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 151-160. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Предложены оригинальные алгоритмы анализа изображения для формирования вектора признаков. Вектор признаков сформирован из геометрических признаков и составленных на основе системы правил комбинированных признаков. Вектор признаков используется для поиска областей со специфической графической информацией на изображениях документов. Моделирование на тестовой выборке изображений документов показало устойчивость и эффективность работы алгоритмов. Запропоновані оригінальні алгоритми аналізу зображень для формування вектора ознак. Вектор ознак сформований з геометричних ознак і складених на основі системи правил комбінованих ознак. Вектор ознак використовується для пошуку областей зі специфічною графічною інформацією на зображеннях документів. Моделювання на текстовій виборці зображень документів показало стійкість й ефективність роботи алгоритмів. The original algorithms of image analysis for formation of feature vector are proposed. Feature vector is formed from the both type of features, geometric features and secondary complex features compiled on the basis of the logical rules. Feature vector is used to find areas with specific information on the graphic images of documents. Simulation on a test set of images of documents has shown the stability and efficiency of the algorithms.