Можливість використання гістограмних ознак для пошуку зображень, що містять текст, у великих колекціях. Основні етапи виявлення текстових регіонів. Аналіз проблем, що виникають при виявленні тексту і методів, що застосовуються для вирішення даної задачі.
При низкой оригинальности работы "Пошук зображень, що містять текст, з використанням гістограмних ознак", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Пошук зображень, що містять текст, з використанням гістограмних ознак У роботі розглянуто можливість використання гістограмних ознак для пошуку зображень, що містять текст, у великих колекціях, запропоновано метод, що дозволяє перевірити ефективність використання гістограмної характеристики, проведено дослідження існуючих методів пошуку зображень, що містять текст, виділені основні етапи виявлення текстових регіонів, основні проблеми, що виникають при виявленні тексту, виділені основні групи методів, що застосовуються для вирішення даної задачі.Зокрема, людині потрібні долі секунди, щоб визначити, чи є на зображенні текст. Дослід науковців у галузі знаходження зображень, що містять текст Розроблена велика кількість методів виявлення тексту на зображеннях, які мають високі показники ефективності роботи, проте кожен з методів орієнтований на особливі специфічні характеристики зображення (довільне зображення, зображення типу документ, відеокадр та інші). Виявлення тексту на зображеннях Виявлення тексту на зображеннях включає в себе такі підзадачі: виділення можливих текстових областей і перевірка отриманих областей. Текст на зображеннях має особливу текстуру, колір тексту значно відрізняється від кольору фону; крім того, тексту притаманна певна повторюваність.У роботі була розглянута можливість використання 2d-колірних гістограм для пошуку зображень, що містять текст, у великих колекціях зображень, та досліджена ефективність використання гістограмної характеристики.
Вывод
У роботі була розглянута можливість використання 2d-колірних гістограм для пошуку зображень, що містять текст, у великих колекціях зображень, та досліджена ефективність використання гістограмної характеристики.
В результаті проведених експериментів було встановлено наступне: ? застосування усереднених гістограмних характеристик ефективне для пошуку зображень з певними особливостями (колір фону, колір тексту, розмір шрифту та інше);
? використання узагальнюючих гістограмних характеристик придатне для пошуку у великих колекціях зображень, що містять текст;
? для пошуку зображень у великих колекціях більш ефективним є використання 2-кольорового базового набору;
? для пошуку зображень "за зразком" доцільно використовувати 64-кольоровий базовий набір;
? для збільшення кількості правильно відфільтрованих та зменшення кількості помилково відфільтрованих зображень необхідно застосовувати попереднє виділення текстових регіонів.
Список литературы
1. Anthimopoulos M., Gatos B., Pratikakis I., Text detection in video frames// 11th Panhellenic Conference on Informatics (PCI 2007), pp. 361-370, Patras, Greece, May 2007.
2. Anthimopoulos М. Text Detection in Images and Videos/ Интернет-ресурс. - Режим доступа:http://cgi.di.uoa.gr/~phdsbook/files/Anthimopoulos.pdf
3. Xiaojun Li, Weiqiang Wang, Shuqiang Jiang,Qingming Huang, Wen Gao. Fast and effective text detection// 15th IEEE International Conference on Image Processing, 2008. ICIP 2008, 12-15 Oct. 2008, pp. 969-972.
4. Snyder D. Detection of Text in Video / Интернет-ресурс. - Режим доступа: http://www.cs.rit.edu/~rlaz/prec2010/Snyder.pdf
44
ISSN 1996-1588 Наукові праці ДОННТУ №1(19) Серія “Інформатика, кібернетика 2014 та обчислювальна техніка”
5. Васильева Н., Дольник А., Марков И. Поиск изображений. Синтез различных методов поиска при формировании результатов. 15th IEEE International Conference on Image Processing, 2008. ICIP 2008, 12-15 Oct. 2008, P. 969 - 972
6. Байгарова Н.С. Современная технология содержательного поиска в электронных коллекциях изображений / Байгарова Н.С, Бухштаб Н.А., Евтеева Н.Н. // Российский научный электронный журнал. - 2001. - Том 4. Выпуск 4.
7. Николенко А.А. Обнаружение текстовых областей и выделение символов на изображениях с неоднородным фоном / А.А. Николенко, Тьен Т.К. Нгуен // Праці Одеського політехнічного університету. - 2013. - Вип. 1(40). - С. 55-60.
8. Николенко А.А. Обнаружение текстовых областей в видеопоследовательностях / А.А. Николенко, Тьен Т.К. Нгуен // Искусственный интеллект. - 2012. - Вип.4. - С. 227-234.
9. Михалевський Д.В. Оцінка параметрів відеозображення в телекомунікаційних системах / Михалевський Д.В., Наугольних Є.С., Мельник В.М. // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. - 2013. - № 1. - С. 201-205.
10. Сысоева Д.А. Современные подходы к поиску изображений, содержащих текст / Д.А. Сысоева // Інформаційні управляючі системи та компютерний моніторинг: матеріали IV міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених. - Донецьк: ДОННТУ, 2013. - Том 1. - С. 387-391.
11. Е.А. Башков. К оценке эффективности поиска изображений с использованием 2d-цветовых гистограмм / Е.А.Башков, Н.С.Костюкова // Проблемы управления и информатики. - 2006. - №6. - С.84-89
12. Сулема Е.С. Модифікований алгоритм виявлення текстової інформації у зображенні / Е.С. Сулема, О.А. Гуренко // V конференція молодих вчених ПМК-2013, Киев, 10-12 апреля 2013. - C. 294-298.
13. Шапиро Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. - 689 с.
Надійшла до редакції 10.03.14 Н.С. КОСТЮКОВА, Д.А. СЫСОЕВА
Донецкий национальный технический университет
ПОИСК ИЗОБРАЖЕНИЙ, СОДЕРЖАЩИХ ТЕКСТ, С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИСТОГРАММНЫХ ПРИЗНАКОВ
В работе рассмотрена возможность использования гистограммных признаков для поиска изображений, содержащих текст, в больших коллекциях. Предложен метод, позволяющий проверить эффективность использования гистограммной характеристики. Проведены исследования существующих методов поиска изображений, содержащих текст, выделены основные этапы выявления текстовых регионов, основные проблемы, возникающие при выявлении текста, выделены основные группы методов, применяемых для решения данной задачи, проанализированы результаты применения различных методов.
Ключевые слова: поиск изображений, выявление текста на изображениях, гистограммные признаки.
N.S. KOSTYUKOVA, D.O. SYSOEVA Donetsk National Technical University
RETRIEVAL OF IMAGES THAT CONTAIN TEXT USING HISTOGRAM FEATURES
This paper is devoted to the problem of research of methods for retrieval of images that contain text. The main stages of identifying text regions are described. The problems of text detecting in color images are identified. Analysis of methods for detecting text in images showed that the combined methods lead to the most effective results. The authors developed an algorithm to study the possibility of using the histogram characteristics for searching of images that contain text. The algorithm consists of three stages: text regions detection, comparison of selected regions histogram features and the reference histogram features, analysis of the data. To test the effectiveness of the algorithm software testing environment was developed. With this software, numerous experiments to assess the quality of the proposed method were performed. Experiments proved, that average histogram features are efficient for image retrieval with certain features (background color, text color, font size, etc.); using of generalized histogram characteristics is suitable for searching in large collections of images that contain text; using of 2 -color base set is more effective for finding images in large collections; 64- color base set should be used for image retrieval" by example"; pre-selection of text regions must be applied to increase the number of properly filtered images and reduce mistakenly filtered images.
Keywords: image retrieval, text detection in images, histogram features.
45
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
