Feature selection and classifier combination: Application to the extraction of textual information in scene images

par Shehzad Muhammad Hanif

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Lionel Prevost.

Soutenue en 2009

à Paris 6 .

  • Titre traduit

    Sélection des caractéristiques et combinaison de classifieurs : application à l'extraction de l'information textuelle dans les images de scène


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous avons traité le problème de la détection et de la localisation dans les images de scène. Notre système est composé de deux parties : le Détecteur de texte et le Localiseur de texte. Le détecteur de texte (une cascade de classifieurs boostés) emploie la méthode de dopage qui sélectionne et combine des descripteurs et des classifieurs faibles pertinents. Plus précisément, nous avons proposé une version régularisée de l’algorithme AdaBoost qui intègre la complexité (liée à la charge de calcul) des descripteurs et des classifieurs faibles dans la phase de sélection. Nous avons proposé des descripteurs hétérogènes pour coder l’information textuelle dans les images. Nos règles de classification appartiennent des différentes classes de classifieurs : discriminant, linéaire et non-linéaire, paramétrique et non-paramétrique. Le détecteur génère des régions candidates de texte qui servent d’entrées au localiseur de texte dont l’objectif est de trouver des rectangles englobants, autour des mots ou des lignes de texte dans l’image. Les résultats sur deux bases d’images difficiles montrent l’efficacité de notre approche.


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Informations

  • Détails : 1 vol. (XVII-168 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 161-168. 117 réf. bibliogr.

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  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie . Section Mathématiques-Informatique Recherche.
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  • Cote : T Paris 6 2009 521
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