Un modelo sintáctico para la representación, segmentación y reconocimiento de símbolos texturados en documentos gráficos

par Gema Sánchez Albaladejo

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Karl Tombre et de Josep Llados i Canet.


  • Résumé

    Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse de symboles graphiques texturés, définis comme des textures structurées, c'est-à-dire par un ou plusieurs texels distribués dans l'espace en suivant des règles de disposition. Dans notre modèle, ces texels sont des polygones fermés ou des segments de droite. Les documents à analyser sont modélisés au moyen d'un graphe de régions adjacentes, dont les nÏuds représentent les polygones et les arcs leurs relations spatiales. Nous proposons des solutions pour segmenter les textures structurées au moyen d'un regroupement hiérarchique de formes et de règles de disposition similaire. Les représentants des regroupements, un polygone et un voisinage moyen calculés à partir des éléments de ce regroupement, permettent d'inférer automatiquement une grammaire. Celle-ci, incluant une prise en charge des erreurs, est utilisée pour appliquer une analyse syntaxique au graphe et ainsi reconnaître les symboles texturés.


  • Résumé

    This work focuses on the textured graphical symbols analysis, that means symbols formed by a structured texture. Structural textures are defined by one or more texels placed following placement rules. In our model those texels are polygons or line segments. An input document is modelized by means of a Region Adjacency Graph, where the nodes represent polygonals and the edges their spatial relations. Some problems are solved. First the segmentation of structural textures by means of a hierarchical clustering of similar polygons and placement rules. Then the modelization of textured symbols by means of a graph grammar with error productions and the recognition of those symbols parsing with the grammar rules over an input graph. The grammar is automatically inferred from the representatives of the different found clusters, computed as the mean shape and the mean placement rule of all the elements forming the cluster

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Informations

  • Détails : 1 vol. (250 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Lorraine (Villers-lès-Nancy, Meurthe-et-Moselle). Direction de la Documentation et de l'Edition - BU Sciences et Techniques.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : SC N20001 263
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