Génération d'images semi-synthétiques de documents anciens à des fins d'évaluation de performances et d'apprentissage

Résumé : Dans cet article, nous étudions comment des données semi-synthétiques permettent d'évaluer finement les performances d'algorithmes ou de fournir des données d'apprentissage à un système de traitement ou d'analyse d'images de documents. Les images semi-synthétiques que nous générons reproduisent fidèlement les défauts des documents anciens liés aux moyens d'impression anciens ou à la dégradation de l'encre des caractères. La première expérimentation réalisée dans cet article vise à comparer les performances de différents descripteurs texture dans l'optique d'une segmentation d'images. La seconde expérience met en évidence le fait que l'utilisation d'images semi-synthétiques permet d'enrichir quantitativement et qualitativement une base d'apprentissage utilisée par une méthode de prédiction de résultats de binarisation d'images de documents et d'améliorer les résultats de 15%.
Type de document :
Communication dans un congrès
Colloque International Francophone sur l'Écrit et le Document 2014 (CIFED), Mar 2014, Tours, France
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01005457
Contributeur : Van Cuong Kieu <>
Soumis le : jeudi 12 juin 2014 - 16:26:18
Dernière modification le : jeudi 9 février 2017 - 16:58:36
Document(s) archivé(s) le : vendredi 12 septembre 2014 - 11:35:21

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  • HAL Id : hal-01005457, version 1

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Van Cuong Kieu, Mehri Maroua, Vincent Rabeux, Nicholas Journet, Muriel Visani. Génération d'images semi-synthétiques de documents anciens à des fins d'évaluation de performances et d'apprentissage. Colloque International Francophone sur l'Écrit et le Document 2014 (CIFED), Mar 2014, Tours, France. <hal-01005457>

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