Existe uma busca crescente por métodos de extração de texto em imagens de documentos. O uso de imagens digitais tem se tornado cada vez mais frequente em diversas áreas. O mundo moderno está cheio de texto, que os seres humanos usam para identificar objetos, navegar e tomar decisões. Embora o problema do reconhecimento de texto tenha sido amplamente estudado dentro de determinados domínios, detectar e ler texto em documentos de identificação, continua sendo um desafio aberto. Apresenta-se uma arquitetura que integra os diferentes algoritmos de localização, extração e reconhecimento aplicados à extração de texto em documentos de identificação genéricos. O método de localização proposto usa o algoritmo MSER junto com uma melhoria do contraste e a informação das bordas dos objetos da imagem, para localizar os possíveis caracteres. A etapa de seleção desenvolveu-se mediante a busca de heurísticas, capazes de classificar as regiões localizadas como textuais e não-textuais. Na etapa de reconhecimento é proposto um método iterativo para melhorar o desempenho do OCR. O processo foi avaliado usando as métricas precisão e revocação e foi realizada uma prova de conceito do sistema em um ambiente real. A abordagem proposta é robusta na detecção de textos oriundos de imagens complexas com diferentes orientações, dimensões e cores. O sistema de reconhecimento de texto proposto apresenta resultados competitivos, tanto em precisão e taxa de reconhecimento, quando comparados com outros sistemas. Mostrando excelente desempenho e viabilidade de sua implementação em sistemas reais. / The use of digital images has become more and more frequent in several areas. The modern world is full of text, which humans use to identify objects, navigate and make decisions. Although the problem of text recognition has been extensively studied within certain domains, detecting and recognizing text in identification documents remains an open challenge. We present an architecture that integrates the different localization, extraction and recognition algorithms applied to extracting text in generic identification documents. The proposed localization method uses the MSER algorithm together to contrast enhance and edge detection to find the possible characters. The selection stage was developed through the search for heuristics, capable of classifying the located regions in textual and non-textual. In the recognition step, an iterative method is proposed to improve OCR performance. The process was evaluated using the metrics precision and recall and a proof of concept of the system was performed in a real environment. The proposed approach is robust in detecting texts from complex images with different orientations, dimensions and colors. The text recognition system presents competitive results, both in accuracy and recognition rate, when compared with other systems in the current technical literature. Showing excellent performance and feasibility of its implementation in real systems.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:38:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6373_1.pdf: 11782142 bytes, checksum: 732afef8e2631d0e4450883fc5a73c7a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Trabalhos de Pós-Graduação tais como teses de doutorado e dissertações de mestrado são documentos importantes para diversas áreas das ciências, que precisam ficar disponíveis para acesso remoto para qualquer pesquisador. A plataforma ACADEMUS foi desenvolvida com o propósito de gerar semi-automaticamente bibliotecas digitais desses documentos de pós-graduação, capturando as informações relevantes que o documento carrega

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:39:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6929_1.pdf: 3211159 bytes, checksum: 51576045408607c69d9b22eabfb38025 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / A crescente disponibilidade de alto desempenho, baixo preço e portabilidade tem tornado as câmeras digitais uma alternativa viável para a aquisição de imagens de documentos. Câmeras digitais são fáceis de utilizar e transportar. Hoje, telefones celulares, palm tops, e outros dispositivos eletrônicos já incorporam câmeras digitais. Devido à sua rápida disseminação é urgente o desenvolvimento de técnicas e algoritmos capazes de processar documentos, melhorando a qualidade da imagem, possibilitando a sua melhor leitura, armazenamento, rápida transmissão via redes de computadores, transcrição automática, etc. Imagens capturadas através de câmeras digitais portáteis podem perder o foco, possuem distorções de perspectiva e distorções causadas pela lente, assim como composição complexa da imagem e interação com o conteúdo e plano de fundo, gerando o surgimento de bordas. As técnicas utilizadas em documentos adquiridos com scanners tradicionais nos servem como referência, mas não podem ser utilizadas diretamente em imagens adquiridas através de câmeras digitais. Esta dissertação analisa alguns dos fatores influentes na qualidade de documentos digitalizados através do uso de câmeras fotográficas digitais portáteis e apresenta algoritmos capazes de corrigir alguns desses fatores

Existe uma busca crescente por métodos de extração de texto em imagens de documentos. O uso de imagens digitais tem se tornado cada vez mais frequente em diversas áreas. O mundo moderno está cheio de texto, que os seres humanos usam para identificar objetos, navegar e tomar decisões. Embora o problema do reconhecimento de texto tenha sido amplamente estudado dentro de determinados domínios, detectar e ler texto em documentos de identificação, continua sendo um desafio aberto. Apresenta-se uma arquitetura que integra os diferentes algoritmos de localização, extração e reconhecimento aplicados à extração de texto em documentos de identificação genéricos. O método de localização proposto usa o algoritmo MSER junto com uma melhoria do contraste e a informação das bordas dos objetos da imagem, para localizar os possíveis caracteres. A etapa de seleção desenvolveu-se mediante a busca de heurísticas, capazes de classificar as regiões localizadas como textuais e não-textuais. Na etapa de reconhecimento é proposto um método iterativo para melhorar o desempenho do OCR. O processo foi avaliado usando as métricas precisão e revocação e foi realizada uma prova de conceito do sistema em um ambiente real. A abordagem proposta é robusta na detecção de textos oriundos de imagens complexas com diferentes orientações, dimensões e cores. O sistema de reconhecimento de texto proposto apresenta resultados competitivos, tanto em precisão e taxa de reconhecimento, quando comparados com outros sistemas. Mostrando excelente desempenho e viabilidade de sua implementação em sistemas reais. / The use of digital images has become more and more frequent in several areas. The modern world is full of text, which humans use to identify objects, navigate and make decisions. Although the problem of text recognition has been extensively studied within certain domains, detecting and recognizing text in identification documents remains an open challenge. We present an architecture that integrates the different localization, extraction and recognition algorithms applied to extracting text in generic identification documents. The proposed localization method uses the MSER algorithm together to contrast enhance and edge detection to find the possible characters. The selection stage was developed through the search for heuristics, capable of classifying the located regions in textual and non-textual. In the recognition step, an iterative method is proposed to improve OCR performance. The process was evaluated using the metrics precision and recall and a proof of concept of the system was performed in a real environment. The proposed approach is robust in detecting texts from complex images with different orientations, dimensions and colors. The text recognition system presents competitive results, both in accuracy and recognition rate, when compared with other systems in the current technical literature. Showing excellent performance and feasibility of its implementation in real systems.

Converting handwritten or machine printed documents into a computer readable format allows more efficient storage and processing. The recognition of machine printed text is very reliable with today's technology, but the recognition of offline handwriting still remains a problem to the research community due to the high variance in handwriting styles. Modern mobile devices are capable of performing complex tasks such as scanning invoices, reading traffic signs, and online handwriting recognition, but there are only a few applications that treat offline handwriting. This thesis investigates the segmentation of handwritten documents into text lines and words, how the legibility of handwriting can be increased by beautification, as well as implementing it for modern mobile devices. Text line and word segmentation are crucial steps towards implementing a complete handwriting recognition system. The results of this thesis show that text line and word segmentation along with handwriting beautification can be implemented successfully for modern mobile devices and a survey concluding that the writing on processed documents is more legible than their unprocessed counterparts. An application for the operating system iOS is developed for demonstration.

Automatinis transporto priemonių registracijos numerio atpažinimas atlieka svarbų vaidmenį daugelyje programinių paketų, taikomų tiek valstybinėse institucijose, tiek ir privačiose kompanijose, kuriuose yra naudojamos įvairios atpažinimo algoritmų technologijos. Tačiau net ir dabar neįmanoma sukurti idealiai veikiančios sistemos, kuri palieka laisvę efektyviausių algoritmų paieškai. Šio tiriamojo darbo tikslas yra išanalizuoti alternatyvius automobilio numerio lokalizacijos ir kitų atpažinimo etapų algoritmus, jų efektyvumą bei adaptyvumą. Analizė atliekama juos realizuojant ir atliekant tyrimus su testiniais duomenimis bei iš jų gautais rezultatais. Iš realizuotos alternatyvių atpažinimo algoritmų sistemos gauti rezultatai parodė, kad kiekviena atpažinimo proceso grandis yra jautri įvairiems faktoriams, kurių kitimas lemia tarpinių bei galutinių rezultatų variaciją. / Automatic license plate recognition plays an important role in numerous applications and a number of techniques have been proposed for public institutions or private companies. However, even now it is impossible to design a perfect and operational recognition system. It still leaves a space for creativity and research of the most effective algorithms. The main objective of this dissertation is to analyze alternatives of licese plate localization and other stages of recognition, their efficiency and adaptability. Selected means of this research are such as implementation of algorithms, analysis of testing data and test results. Every stage of recognition process is extremely sensitive to different factors which determinate variation of transitional and final results. This was proven by analysis of alternative algorithms functionality.

Automatinis transporto priemonių registracijos numerio atpažinimas atlieka svarbų vaidmenį daugelyje programinių paketų, taikomų tiek valstybinėse institucijose, tiek ir privačiose kompanijose, kuriuose yra naudojamos įvairios atpažinimo algoritmų technologijos. Tačiau net ir dabar neįmanoma sukurti idealiai veikiančios sistemos, kuri palieka laisvę efektyviausių algoritmų paieškai. Šio tiriamojo darbo tikslas yra išanalizuoti alternatyvius automobilio numerio lokalizacijos ir kitų atpažinimo etapų algoritmus, jų efektyvumą bei adaptyvumą. Analizė atliekama juos realizuojant ir atliekant tyrimus su testiniais duomenimis bei iš jų gautais rezultatais. Iš realizuotos alternatyvių atpažinimo algoritmų sistemos gauti rezultatai parodė, kad kiekviena atpažinimo proceso grandis yra jautri įvairiems faktoriams, kurių kitimas lemia tarpinių bei galutinių rezultatų variaciją. / Automatic license plate recognition plays an important role in numerous applications and a number of techniques have been proposed for public institutions or private companies. However, even now it is impossible to design a perfect and operational recognition system. It still leaves a space for creativity and research of the most effective algorithms. The main objective of this dissertation is to analyze alternatives of licese plate localization and other stages of recognition, their efficiency and adaptability. Selected means of this research are such as implementation of algorithms, analysis of testing data and test results. Every stage of recognition process is extremely sensitive to different factors witch determinate variation of transitional and final results. This was proven by analysis of alternative algorithms functionality.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2441_1.pdf: 18881385 bytes, checksum: 844e628241034102560cf3c07572ab1c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O uso de câmeras digitais portáteis tornou-se uma alternativa viável para a aquisição de imagens de documentos devido a seu baixo custo, portabilidade e evolução. Essa aplicação não originalmente prevista vem tornando-se corriqueira. Tais dispositivos estão atualmente embarcadas em muitos dos equipamentos portáteis, como telefones celulares, palm tops, e outros dispositivos eletrônicos fáceis de utilizar e transportar, usados diariamente por milhares de pessoas. Devido a este novo uso dado às câmeras digitais, são necessários novos algoritmos capazes de processar essas imagens, melhorando-as e assim possibilitando um acesso regular e eficaz da informação nelas contidas. Uma vez que essas imagens podem apresentar problemas, como perda de foco, distorções de perspectiva, distorções causadas pela lente, bem como bordas mais complexas do que as encontradas em documentos escaneados. Esta dissertação analisa alguns dos fatores influentes na qualidade de documentos digitalizados através do uso de câmeras digitais e apresenta o ambiente PhotoDoc. Esse ambiente foi concebido de forma a ser amigável ao usuário, o qual a partir da interface gráfica do PhotoDoc poderá automaticamente: remover bordas, corrigir perspectiva, buscar por imagens de documentos fotografados, realçá-las, binarizá-las e transcrever estas imagens com o auxílio de ferramentas de OCR (Optical character recognition). Escolheu-se desenvolver o ambiente proposto nesta dissertação na forma de plugin do ImageJ, por se tratar de um software que apresenta uma série de outras funcionalidades para o processamento de imagens. Esse conjunto único de características torna o PhotoDoc uma solução pioneira, pois não existe ferramenta acadêmica ou comercial com tal funcionalidades até a presente data

The aim of thesis is the recognition of the symbols in musical notation. Functions are implemented searching for a template in the image.

The aim of the work is to design an application for mobile devices with the Android operating system. This application allows image capturing with a camera and image processing with the support of the OpenCV library. The purpose of this application is automatic value recognition of the analog electrometer. The text contains a description of the analog electrometers. The following is characteristic of Android operating system, and this part is directly connected to a draft of the application itself. Next part contains the image processing algorithms, testing and implementation into Android application.