LearnPos : un nouvel outil pour l'apprentissage interactif de positionnement
Résumé
The analysis of 2D structured documents often requires localizing data inside of a document during the recognition process. In this paper we present LearnPos a new generic tool, independent of any document recognition system. LearnPos models and evaluates positioning from a learning set of documents. Thanks to LearnPos, the user is helped to define the physical structure of the document. LearnPos is able to furnish spatial information for both absolute and relative spatial relations, in interaction with the user. Our method can handle spatial relations compose of distinct zones and is able to furnish appropriate order and point of view to minimize errors. We prove that resulting models can be successfully used for structured document recognition, while reducing the manual exploration of the data set of documents.
L’analyse de documents structurés nécessite la localisation de données à l’intérieur du document lors du processus de reconnaissance. Dans cet article, nous présentons LearnPos, un nouvel outil générique, indépendant de tout système de reconnaissance de document. LearnPos modélise et évalue le positionnement à partir d’un échantillon d’apprentissage de documents. L’utilisateur est ainsi assisté dans la définition de la structure physique du document. LearnPos peut fournir des positionnements absolus et relatifs, en interagissant avec l’utilisateur. Notre méthode permet de traiter des relations spatiales composées de plusieurs zones distinctes et est capable de fournir un ordre de parcours des différentes zones ainsi qu’un sens de lecture pour chacune des zones afin de minimiser les erreurs. Nous montrons que les opérateurs de position obtenus peuvent être utilisés pour la reconnaissance de documents structurés, tout en réduisant l’exploration manuelle du corpus de documents.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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