Présentations parcimonieuses sur dictionnaire d'apprentissage pour l'analyse de documents

Sparse representations over learned dictionary for document analysis

• Auteur / Autrice : Thanh Ha Do
• Direction : Salvatore-Antoine Tabbone, Oriol Ramos Terrades
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 04/04/2014
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
• Jury : Président / Présidente : Laurent Wendling
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Marc Ogier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Rolf Ingold, Christian Viard-Gaudin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images -- Techniques numériques

Systèmes experts (informatique)

Reconnaissance optique des caractères

Reconnaissance des formes (informatique)

Mots clés libres

Représentations parcimonieuses

Dictionnaire d'apprentissage

Algorithme apprentissage

Réduction du bruit

Séparation texte/graphique

Reconnaissance de symboles

Localisation de symboles

Mots visuels

Sparse representations

Learned dictionary

Learning algorithms

Removal noise

Separation text/graphic

Symbol recognition

Symbol spotting

Visual words

Résumé

Dans cette thèse, nous nous concentrons sur comment les représentations parcimonieuses peuvent aider à augmenter les performances pour réduire le bruit, extraire des régions de texte, reconnaissance des formes et localiser des symboles dans des documents graphiques. Pour ce faire, tout d'abord, nous donnons une synthèse des représentations parcimonieuses et ses applications en traitement d'images. Ensuite, nous présentons notre motivation pour l'utilisation de dictionnaires d'apprentissage avec des algorithmes efficaces pour les construire. Après avoir décrit l'idée générale des représentations parcimonieuses et du dictionnaire d'apprentissage, nous présentons nos contributions dans le domaine de la reconnaissance de symboles et du traitement des documents en les comparants aux travaux de l'état de l'art. Ces contributions s'emploient à répondre aux questions suivantes: La première question est comment nous pouvons supprimer le bruit des images où il n'existe aucune hypothèse sur le modèle de bruit sous-jacent à ces images ? La deuxième question est comment les représentations parcimonieuses sur le dictionnaire d'apprentissage peuvent être adaptées pour séparer le texte du graphique dans des documents? La troisième question est comment nous pouvons appliquer la représentation parcimonieuse à reconnaissance de symboles? Nous complétons cette thèse en proposant une approche de localisation de symboles dans les documents graphiques qui utilise les représentations parcimonieuses pour coder un vocabulaire visuel

In this thesis, we focus on how sparse representations can help to increase the performance of noise removal, text region extraction, pattern recognition and spotting symbols in graphical documents. To do that, first of all, we give a survey of sparse representations and its applications in image processing. Then, we present the motivation of building learning dictionary and efficient algorithms for constructing a learning dictionary. After describing the general idea of sparse representations and learned dictionary, we bring some contributions in the field of symbol recognition and document processing that achieve better performances compared to the state-of-the-art. These contributions begin by finding the answers to the following questions. The first question is how we can remove the noise of a document when we have no assumptions about the model of noise found in these images? The second question is how sparse representations over learned dictionary can separate the text/graphic parts in the graphical document? The third question is how we can apply the sparse representation for symbol recognition? We complete this thesis by proposing an approach of spotting symbols that use sparse representations for the coding of a visual vocabulary