title: Recognition of document image types
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Васильев Павел Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vasilev Pavel
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат технических наук, доцент В.М. Гришкин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Engineering, Associate Professor V.M. Grishkin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013657
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4516
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе предложен метод кластеризации изображений отсканированных документов. Описаны методы обработки изображений с целью извлечения признаков, применение быстрых алгоритмов LSH для кластеризации признаков. Идея алгоритма заключается в подсчёте характеристик изображения, описывающих форму текста, понижении их размерности при помощи хеширования и нахождения похожих изображений. Были сделаны уточнения стандартных алгоритмов. Приведены результаты работы алгоритма на тестовой выборке изображений и описана реализация.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper we propose an algorithm for scanned document images. We describe the methods of image processing aimed at feature extraction, an application of efficient LSH algorithms for feature-based clustering. The idea behind this method is to calculate features that are characteristic to text structure, reducing the dimensionality by hashing and then finding closely structured images. Some adjustments in applications of standard methods were suggested. Results of algorithm application are given and its implementation is described.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: извлечение признаков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: локально-чувствительное хеширование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: изображение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: feature extraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: locality-sensitive hashing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Recognition of document image types
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Распознавание типов изображений документов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st013657.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4516/1/st013657.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 14,96 MB
resources.filename: reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4516/2/reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,46 kB
resources.filename: reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4516/6/reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,47 kB