Segmentation of heterogeneous document images : an ... - Tel
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Notre contribution sur l’exist<strong>an</strong>t réside essentiellement d<strong>an</strong>s l’utilisation, ou<br />
l’adaptation, d’algorithmes empruntés aux méthodes d’apprentissage automatique<br />
de données, pour résoudre les cas les plus difficiles. Nous démontrons en<br />
effet un certain nombre d’améliorations : sur la séparation des colonnes de texte<br />
lorsqu’elles sont proches l’une de l’autre ; sur le risque de fusion d’au moins deux<br />
cellules adjacentes d’une même table ; sur le risque qu’une région encadrée fusionne<br />
avec d’autres régions textuelles, en particulier les notes de marge, même<br />
lorsque ces dernières sont écrites avec une fonte proche de celle du corps du texte.<br />
L’évaluation qu<strong>an</strong>titative, et la comparaison des perform<strong>an</strong>ces de notre méthode<br />
avec des algorithmes concurrents par des métriques et des méthodologies d’évaluation<br />
reconnues, sont également fournies d<strong>an</strong>s une large mesure.<br />
tel-00912566, version 1 - 2 Dec 2013<br />
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