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1279-5127
 

 ARTICLE VOL 16/2 - 2013  - pp.91-118  - doi:10.3166/dn.16.2.91-118
TITRE
Reconnaissance et extraction de documents. Une application industrielle à la détection de documents semi-structurés

TITLE
Document image recognition and retrieval. An industrial application to semi-structured documents recognition

RÉSUMÉ

Cet article aborde le problème de la reconnaissance d’images de documents semistructurés. L’objectif est de détecter la présence d’un document dans une image et d’extraire la zone d’intérêt qui le contient. Dans un premier temps, un exemple de document à retrouver est donné en entrée du système et un ensemble de points d’intérêt sont extraits de cette image requête. Ensuite, pour chaque image à comparer, l’ensemble des points d’intérêt sont extraits puis mis en correspondance avec ceux de l’image requête. Cette étape de mise en correspondance permet de calculer la transformation géométrique (translation, rotation, zoom) permettant de localiser précisément l’image requête dans les images à analyser. Deux principales propositions sont faites pour rendre utilisable cette techniques pour la recherche d’image de documents : la sélection de points d’intérêt et l’adaptation de RANSAC.



ABSTRACT

This article deals with the problem of recognition of semi-structured documents image. The aim is to detect a document and to extract the region of interest containing it. Initially, an exemple of document is given by the user and a set of interest points are extracted from this query image. In a second step, a set of interest points is extracted from each image to analyse and is matched with the set of the query image. This matching is used to calculate the geometric transformation (translation, rotation, zoom) allowing the registration between the query image and the analysed image. Two main proposals have been made to make this technique usable for documents image matching : the selection of interest points and the adaptation of RANSAC.



AUTEUR(S)
Olivier AUGEREAU, Nicholas JOURNET, Jean-Philippe DOMENGER

MOTS-CLÉS
comparaison d’images de documents, points d’intérêt, FLANN, SURF, RANSAC.

KEYWORDS
document image comparison, interest points, FLANN, SURF, RANSAC.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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