Accelerating object extraction and detection using a hierarchical approach with shape descriptors

Automatic object recognition is a fundamental problem in the fields of computer vision and machine learning, that has received a lot of research attention lately. Miniaturization and affordability, of both, high resolution digital cameras and advanced computing hardware, have further advanced the scope and applications of object recognition methods. While there are different methods, that build upon various low level features to construct object models, this work explores and implements the use of closed-contours as formidable object features. A hierarchical technique is employed to extract the contours, exploiting the inherent spatial relationships between the parent and child contours of an object, and later describing them as part of the query feature vector. Fourier Descriptors are used to effectively and invariantly describe the extracted contours. A diverse database of shapes is created and later used to train standard classification algorithms, for shape-labeling. A simple-hierarchical, shape label and spatial descriptor matching method is implemented, to find the nearest object-model, from a collection of stored templates. Multi-threaded architecture and GPU efficient image-processing functions are adopted wherever possible, speeding up the running time of the proposed technique, and making it efficient for use in real world applications. The technique is successfully tested on common traffic signs in real world images, with overall good performance and robustness being obtained as an end result

Reconocimiento de Sellos en Legajos de Archivo Histórico

La Fundación Osborne posee un archivo de documentos relacionados con la empresa que datan desde principios de 1800. Previas investigaciones han permitido descubrir información sobre la vida de Tolkien en el archivo. Se sabe además, que existe correspondencia con casas reales o el Vaticano. También existe correspondencia de personajes públicos como Washington Irving. Los inicios de la empresa están estrechamente relacionados con otros personajes históricos como Fernán Caballero, cuñada del fundador, o “Frasquita” Larrea, su suegra. Por ello, podría haber información importante por descubrir sobre dichos personajes que podría ser de valor histórico. Para extraer dicha información, se ha optado por desarrollar una web donde se suben los archivos escaneados junto con su transcripción. Además de ello, se quiere desarrollar un sistema que realice dichas transcripciones de manera autónoma mediante detección de los caracteres manuscritos. En este trabajo se describe el desarrollo de un sistema que reconozca los escudos en las cartas para clasificar su autor de manera automática. Además, el sistema debe calcular la posición de dichos escudos con el objetivo de eliminarlos. Esto es necesario ya que los sistemas de detección de caracteres necesitan que los elementos que no son texto sean eliminados del documento antes de empezar cualquier análisis.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriale

Verfahrensfortschritte in der robusten Echtzeiterkennung von Schriftzeichen

In den meisten industriellen Anwendungen sind schnelle und zuverlässige Algorithmen zur Zeichenerkennung gefordert. Dazu werden verschiedene Zeichensegmentierungsansätze vorgestellt, die sich größtenteils adaptiv an die Gegebenheiten in den Aufnahmen anpassen. Weiterhin wird ein Segmentierungsverfahren beschrieben, das mögliches Vorwissen mit berücksichtigt. Zudem wurden Kombinationen von Merkmalen und Klassifikatoren bezüglich deren Robustheit unter dem Einfluss von Rauschen untersucht