Noise suppression over bi-level graphical documents by sparse representation

Thanh Ha Do 1, * Salvatore Tabbone 1 Oriol Ramos-Terrades 2
* Auteur correspondant
1 QGAR - Querying Graphics through Analysis and Recognition
LORIA - NLPKD - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery
2 CVC
CVC - Computer Vision Center (Centre de visio per computador)
Résumé : Dans cet article, nous explorons l'utilisation de l'algorithme d'apprentissage (K-SVD) pour construire des dictionnaires adaptés aux documents graphiques. En plus, dans notre modèle, nous avons également modélisé l'énergie du bruit à partir de la fonction de la corrélation croisée normalisée entre les documents bruités et non bruités définis dans notre base d'apprentissage. Nous avons évalué cette méthode sur la base de données Grec2005. Les résultats expérimentaux démontrent la robustesse de notre approche en comparant à des méthodes de l'état de l'art.
Type de document :
Communication dans un congrès
Colloque International Francophone sur l'Écrit et le Document - CIFED 2012, Mar 2012, Bordeaux, France. 2012, Actes du douzième Colloque International Francophone sur l'écrit et le Document
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Contributeur : Thanh Ha Do <>
Soumis le : samedi 1 décembre 2012 - 02:20:36
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:25:25
Document(s) archivé(s) le : samedi 2 mars 2013 - 02:40:08

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Thanh Ha Do, Salvatore Tabbone, Oriol Ramos-Terrades. Noise suppression over bi-level graphical documents by sparse representation. Colloque International Francophone sur l'Écrit et le Document - CIFED 2012, Mar 2012, Bordeaux, France. 2012, Actes du douzième Colloque International Francophone sur l'écrit et le Document. 〈hal-00759555〉

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