RU2002133897A - Способ многоэтапного анализа информации растрового изображения - Google Patents

Способ многоэтапного анализа информации растрового изображения

Info

Publication number
RU2002133897A
RU2002133897A RU2002133897/09A RU2002133897A RU2002133897A RU 2002133897 A RU2002133897 A RU 2002133897A RU 2002133897/09 A RU2002133897/09 A RU 2002133897/09A RU 2002133897 A RU2002133897 A RU 2002133897A RU 2002133897 A RU2002133897 A RU 2002133897A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
analysis
objects
interference
stage
recognition
Prior art date
Application number
RU2002133897/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2234734C1 (ru
Inventor
Константин Владимирович Анисимович
Вадим Владиславович Терещенко
Владимир Юрьевич Рыбкин
Дмитрий Николаевич Внучков
Original Assignee
Аби Софтвер Лтд.
Filing date
Publication date
Application filed by Аби Софтвер Лтд. filed Critical Аби Софтвер Лтд.
Priority to RU2002133897/09A priority Critical patent/RU2234734C1/ru
Priority claimed from RU2002133897/09A external-priority patent/RU2234734C1/ru
Priority to US10/386,544 priority patent/US7088873B2/en
Publication of RU2002133897A publication Critical patent/RU2002133897A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2234734C1 publication Critical patent/RU2234734C1/ru

Links

Claims (14)

1. Способ анализа информации растрового изображения характеризующийся сегментированием изображения на объекты - области, фрагменты текста, изображения символов, распознаванием символов, отличающийся тем, что предварительно весь набор применяемых средств анализа и распознавания подразделяют на две или более группы, отличающиеся точностью результатов затем выполняют многоэтапный анализ, состоящий по крайней мере из этапа предварительного анализа и сбора дополнительной информации, включающего в том числе сегментирование изображения на объекты, определение объектов, выявленных недостаточно надежно, а также объектов, имеющих помехи для распространения, предварительное распознавание недостаточно надежно выявленных объектов и объектов с помехами, определение перечня объектов, требующих для выявления и распознавания более точных средств, причем на первом этапе для анализа и распознавания применяют средства из группы самых низкоточных; по крайней мере одного этапа углубленного анализа и сбора дополнительной информации, включающего корректировку сегментирования объектов по результатам этапа предварительного анализа, повторное распознавание недостаточно надежно выявленных объектов и объектов с помехами с учетом полученной на предыдущем этапе дополнительной информации, определение объектов, требующих для выявления и распознавания более точных средств, сбор дополнительной информации об объектах, принятие решения о повторении этапа углубленного анализа с учетом накопленной дополнительной информации или об окончании анализа, причем на каждом следующем этапе применяют средства анализа и распознавания из групп все более точных средств.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что после окончания анализа результаты направляют на дальнейшую обработку.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что после окончания анализа выполняют распознавание текста.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что решение о повторении этапа углубленного анализа или об окончании анализа принимают с учетом полноты распознавания объектов с помехами с заранее заданным уровнем надежности.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что решение об окончании углубленного анализа принимают при исчерпании имеющихся в распоряжении средств анализа.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что помехи могут выражаться в виде написания символа курсивом.
7. Способ по п.1, отличающийся тем, что помехи могут выражаться в виде инверсного написания символа.
8. Способ по п.1, отличающийся тем, что помехи могут выражаться в виде посторонних точек на изображении символа.
9. Способ по п.1, отличающийся тем, что помехи могут выражаться в виде недостающих точек на изображении символа.
10. Способ по п.1, отличающийся тем, что помехи могут выражаться в виде наклона изображения.
11. Способ по пп.1, 4-10, отличающийся тем, что анализ дополнительно включает по крайней мере один этап по очищению изображения от помех.
12. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве дополнительной информации могут выступать соотношения геометрических характеристик символов в пределах строки или объекта.
13. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве дополнительной информации могут выступать соотношения параметров символов в пределах строки.
14. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве дополнительной информации могут выступать соотношения параметров символов в пределах одного или нескольких объектов.
RU2002133897/09A 2002-12-17 2002-12-17 Способ многоэтапного анализа информации растрового изображения RU2234734C1 (ru)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2002133897/09A RU2234734C1 (ru) 2002-12-17 2002-12-17 Способ многоэтапного анализа информации растрового изображения
US10/386,544 US7088873B2 (en) 2002-12-17 2003-03-13 Bit-mapped image multi-stage analysis method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2002133897/09A RU2234734C1 (ru) 2002-12-17 2002-12-17 Способ многоэтапного анализа информации растрового изображения

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2002133897A true RU2002133897A (ru) 2004-06-10
RU2234734C1 RU2234734C1 (ru) 2004-08-20

Family

ID=32501895

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2002133897/09A RU2234734C1 (ru) 2002-12-17 2002-12-17 Способ многоэтапного анализа информации растрового изображения

Country Status (2)

Country Link
US (1) US7088873B2 (ru)
RU (1) RU2234734C1 (ru)

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8249344B2 (en) 2005-07-01 2012-08-21 Microsoft Corporation Grammatical parsing of document visual structures
RU2006101908A (ru) * 2006-01-25 2010-04-27 Аби Софтвер Лтд. (Cy) Структурное описание документа, способ описания структуры графических объектов и способы их распознавания (варианты)
US8571262B2 (en) * 2006-01-25 2013-10-29 Abbyy Development Llc Methods of object search and recognition
US8509563B2 (en) 2006-02-02 2013-08-13 Microsoft Corporation Generation of documents from images
AU2007271712A1 (en) * 2006-07-03 2008-01-10 Ondis Pty Ltd Business card scanner
US7966552B2 (en) * 2006-10-16 2011-06-21 Sony Corporation Trial selection of STB remote control codes
US20080091713A1 (en) * 2006-10-16 2008-04-17 Candelore Brant L Capture of television metadata via OCR
US7991271B2 (en) 2007-02-14 2011-08-02 Sony Corporation Transfer of metadata using video frames
US8296808B2 (en) * 2006-10-23 2012-10-23 Sony Corporation Metadata from image recognition
US7814524B2 (en) 2007-02-14 2010-10-12 Sony Corporation Capture of configuration and service provider data via OCR
US20080098433A1 (en) * 2006-10-23 2008-04-24 Hardacker Robert L User managed internet links from TV
US8077263B2 (en) * 2006-10-23 2011-12-13 Sony Corporation Decoding multiple remote control code sets
US20080098357A1 (en) * 2006-10-23 2008-04-24 Candelore Brant L Phantom information commands
US7689613B2 (en) * 2006-10-23 2010-03-30 Sony Corporation OCR input to search engine
US8763038B2 (en) 2009-01-26 2014-06-24 Sony Corporation Capture of stylized TV table data via OCR
US8438589B2 (en) * 2007-03-28 2013-05-07 Sony Corporation Obtaining metadata program information during channel changes
US20080273114A1 (en) * 2007-05-04 2008-11-06 Hardacker Robert L STB channel reader
US8320674B2 (en) 2008-09-03 2012-11-27 Sony Corporation Text localization for image and video OCR
US8035656B2 (en) * 2008-11-17 2011-10-11 Sony Corporation TV screen text capture
EP2275972B1 (en) 2009-07-06 2018-11-28 AO Kaspersky Lab System and method for identifying text-based spam in images
US8023697B1 (en) 2011-03-29 2011-09-20 Kaspersky Lab Zao System and method for identifying spam in rasterized images
RU2634192C1 (ru) * 2016-06-24 2017-10-24 Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" Ввод данных из серии изображений, соответствующих шаблонному документу

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4802231A (en) * 1987-11-24 1989-01-31 Elliot Davis Pattern recognition error reduction system
US5257323A (en) * 1991-05-29 1993-10-26 Canon Kabushiki Kaisha Selection agent for a symbol determination system with multiple character recognition processors
US5594817A (en) * 1992-10-19 1997-01-14 Fast; Bruce B. OCR image pre-processor for detecting and reducing skew of the image of textual matter of a scanned document
JPH06274680A (ja) * 1993-03-17 1994-09-30 Hitachi Ltd 文書認識方法およびシステム
US5519786A (en) * 1994-08-09 1996-05-21 Trw Inc. Method and apparatus for implementing a weighted voting scheme for multiple optical character recognition systems
US5881172A (en) * 1996-12-09 1999-03-09 Mitek Systems, Inc. Hierarchical character recognition system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2002133897A (ru) Способ многоэтапного анализа информации растрового изображения
RU2234734C1 (ru) Способ многоэтапного анализа информации растрового изображения
CN108009591B (zh) 一种基于深度学习的接触网关键部件识别方法
CN107093172B (zh) 文字检测方法及系统
CN101122953B (zh) 一种图片文字分割的方法
CN103955660B (zh) 一种批量二维码图像识别方法
CN106372638A (zh) 一种识别电子设备品牌型号的方法和系统
JP5176763B2 (ja) 低品質文字の識別方法及び装置
RU2010125821A (ru) Способ обработки данных оптического распознования символов (ocr), где выходные данные включают в себя изображения символов с нарушенной видимостью
CN106408025B (zh) 基于图像处理的航拍图像绝缘子分类识别方法
CN112528774B (zh) 一种复杂电磁环境下未知雷达信号智能分选系统及方法
JP4077919B2 (ja) 画像処理方法及び装置及びその記憶媒体
CN112509026A (zh) 一种绝缘子裂缝长度识别方法
CN113191216A (zh) 基于姿态识别和c3d网络的多人实时动作识别方法和系统
Saddami et al. Improvement of binarization performance using local otsu thresholding.
CN115273108A (zh) 一种人工智能识别自动归集方法及系统
CN112818983B (zh) 一种利用图片相识度判断字符倒置的方法
CN109284678A (zh) 路牌语义识别方法及系统
CN117912023A (zh) 一种水电厂电气图纸自动化识别方法及终端
CN110909751A (zh) 用于变电站绝缘子清扫机器人的视觉识别方法、系统及介质
CN104504385A (zh) 手写粘连数字串的识别方法
KR100449486B1 (ko) 수직선 인접 그래프를 이용한 문서 인식 시스템 및 방법
CN113139406B (en) Identification method, system and sorting equipment for garlic with skin
JPH02228779A (ja) 線分抽出装置
KR100633094B1 (ko) 윤곽 탐색을 통한 대상 인식 방법 및 장치