A novel spectral filtering based te

A novel spectral filtering based text-graphics
separation algorithm (SFTGS) is presented here. The property
of text that it is the major source of high spatial frequency
components in a document image, is exploited in this algorithm.
Accordingly high frequency filtering is used to separate the
text symbols. This is followed by a segmentation process for
delineating residual text and the graphics. The main advantage
of SFTGS is that it works in a single pass, and can discriminate
graphics and text without supervised training. Subsequently, the
graphics segments are further categorized into two difl"erent
classes, namely logos and stamps. In this case, we assume that
these are the two classes of graphical objects present in the
documents. The technique is evaluated using publicly available
document dataset consisting of graphics as stamps and logos.
The result is compared with existing approaches reported in the
literature, and it is found that the proposed method performs
superior to them. An overall performance of 89.1 % recall and
96.9% precision is obtained for SFTGS.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สเปกตรัมเป็นนวนิยายการกรองตามข้อความกราฟิกอัลกอริทึมการแยก (SFTGS) เป็นการนำเสนอที่นี่ พักข้อความที่ว่า เป็นแหล่งสำคัญของความถี่เชิงพื้นที่สูงส่วนประกอบในรูปเอกสาร เป็นประโยชน์ในอัลกอริทึมนี้ดังนั้น การกรองความถี่สูงใช้เพื่อแยกการสัญลักษณ์ข้อความ นี่คือตาม ด้วยกระบวนการแบ่งกลุ่มdelineating เหลือข้อความและกราฟิก ประโยชน์หลักของ SFTGS คือ มันทำงานครั้งเดียว และสามารถเลือกปฏิบัติกราฟิกและข้อความ โดยการฝึกอบรมดูแล ต่อมา การส่วนกราฟิกมีการแบ่งสอง difl "ระหว่างการผลิตเรียน คือโลโก้และแสตมป์ ในกรณีนี้ เราคิดว่ามีสองชั้นเรียนของวัตถุกราฟิกอยู่ในตัวเอกสาร เทคนิคการประเมินโดยใช้เผยชุดข้อมูลเอกสารที่ประกอบด้วยกราฟิกแสตมป์และโลโก้ผลการเปรียบเทียบกับแนวทางที่มีอยู่ในตัววรรณคดี และก็พบว่า วิธีการนำเสนอทำห้องซูพีเรียให้ มีประสิทธิภาพโดยรวมของการเรียกคืน 89.1% และ96.9% แม่นยำได้รับการ SFTGS

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นวนิยายสเปกตรัมกรองตามข้อความกราฟิก
ขั้นตอนวิธีการแยก (SFTGS) จะนำเสนอที่นี่ คุณสมบัติ
ของข้อความที่เป็นแหล่งสำคัญของความถี่เชิงพื้นที่สูง
ส่วนประกอบในภาพเอกสารเป็นประโยชน์ในขั้นตอนวิธีนี้.
กรองความถี่สูงดังนั้นจะใช้ในการแยก
สัญลักษณ์ข้อความ นี้จะตามด้วยขั้นตอนการแบ่งส่วนสำหรับ
โทบี้ข้อความที่เหลือและกราฟิก ประโยชน์หลัก
ของ SFTGS ก็คือการทำงานในการส่งผ่านเพียงครั้งเดียวและสามารถแยกแยะ
กราฟิกและข้อความโดยการฝึกอบรมภายใต้การดูแล ต่อจากนั้น
กลุ่มกราฟิกที่มีการแบ่งประเภทเป็นสอง difl "ต่างกัน
ในชั้นเรียนคือโลโก้และแสตมป์. ในกรณีนี้เราคิดว่า
คนเหล่านี้มีสองชั้นของวัตถุกราฟิกอยู่ใน
เอกสาร. เทคนิคที่ได้รับการประเมินโดยใช้ที่เปิดเผยต่อสาธารณชน
ชุดเอกสารประกอบด้วย ของกราฟิกแสตมป์และโลโก้.
ผลที่ได้คือเมื่อเทียบกับวิธีการที่มีอยู่ในรายงาน
วรรณกรรมและพบว่าวิธีที่นำเสนอมีประสิทธิภาพ
ที่เหนือกว่าให้กับพวกเขา. ประสิทธิภาพการทำงานโดยรวมของ 89.1% การเรียกคืนและ
96.9% ความแม่นยำจะได้รับสำหรับ SFTGS

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นิยายเงากรองตามข้อความกราฟิกขั้นตอนวิธีการแยก ( sftgs ) ที่นำเสนอที่นี่ คุณสมบัติข้อความว่า มันเป็นแหล่งที่มาหลักของพื้นที่ ความถี่ สูงส่วนประกอบในเอกสารภาพ ถูกใช้ในวิธีนี้ตามความถี่สูงการกรองใช้เพื่อแยกสัญลักษณ์ข้อความ นี้ตามด้วยการกระบวนการอธิบายข้อความที่เหลือและกราฟิก ประโยชน์หลักของ sftgs เป็นที่ทำงานในผ่านเดียว และสามารถแยกแยะกราฟิกและข้อความโดยไม่ต้องอบรมดูแล ภายหลังภาพส่วนที่ถูกแบ่งออกเป็นสอง difl " erent เพิ่มเติมบทเรียน คือ โลโก้ และแสตมป์ ในกรณีนี้เราสมมติว่าเหล่านี้เป็นสองคลาสของวัตถุที่มีอยู่ในแบบกราฟิกเอกสาร เทคนิคการประเมินผลการเปิดเผยต่อสาธารณชนเอกสารข้อมูลที่ประกอบด้วยกราฟิกเป็นแสตมป์และโลโก้ผลเปรียบเทียบกับแนวทางในการรายงานที่มีอยู่วรรณกรรม และพบว่าวิธีที่เสนอมีประสิทธิภาพเหนือกว่าพวกเขา เป็นประสิทธิภาพโดยรวมของร้อยละ 89.1 และเรียกคืน96.9 % ความแม่นยำได้สำหรับ sftgs .