Clip art retrieval combining raster and vector methods

Abstract—Clip art databases can be composed by raster im-ages or by vector drawings. There are technologies for searching and retrieving clip arts for both image formats but research has been done separately, focusing on either format, without taking benefits of both research fields as a whole. This paper describes a study where the benefits of combining information extracted from vector and raster images to retrieve clip arts are evaluated and discussed. Color and texture features are extracted from raster images and geometry and topology features are extracted from vector images. The paper presents several comparisons between different combinations with several descriptors. The results of the study show the effectiveness of the solutions that combines both types of features. I

Un état de l'art des méthodes de localisation de symboles dans les documents graphiques

International audienceIn this paper, we present a survey on symbol spotting methods for graphical documents. We classify these methods into two categories: structural and pixel-based approaches. Structural approaches are often based on graphs representations and frequently need a preliminary segmentation step in order to break documents into primitives. A symbol is then detected by regrouping neighbouring primitives under certain conditions. In pixel-based approaches, the symbol spotting is performed directly on the entire images without a preliminary segmentation step.Dans cet article, nous proposons un panorama de méthodes de localisation de symboles dans les documents graphiques. Nous les divisons suivant deux catégories : les approches structurelles et les pixelaires. Les approches structurelles sont basées souvent sur des représentations de types graphes et possèdent généralement une étape de segmentation préalable des documents en primitives. Le symbole est ensuite détecté via une étape de regroupements de primitives et sous certaines conditions. Dans les approches pixelaires, la localisation est effectuée directement sur les documents sans étape préalable de segmentation

Multimedia Analysis and Access of Ancient Maya Epigraphy

This article presents an integrated framework for multimedia access and analysis of ancient Maya epigraphic resources, which is developed as an interdisciplinary effort involving epigraphers (someone who deciphers ancient inscriptions) and computer scientists. Our work includes several contributions: a definition of consistent conventions to generate high-quality representations of Maya hieroglyphs from the three most valuable ancient codices, which currently reside in European museums and institutions; a digital repository system for glyph annotation and management; as well as automatic glyph retrieval and classification methods. We study the combination of statistical Maya language models and shape representation within a hieroglyph retrieval system, the impact of applying language models extracted from different hieroglyphic resources on various data types, and the effect of shape representation choices for glyph classification. A novel Maya hieroglyph data set is given, which can be used for shape analysis benchmarks, and also to study the ancient Maya writing system

Uso de grafos na recuperaçao de imagens por conteúdo

Orientador: André Luiz Pires GuedesDissertaçao (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias Exatas, Programa de Pós-Graduaçao em Informática. Defesa: Curitiba, 2005Inclui bibliografiaResumo: Este trabalho apresenta a utilizaçao dos grafos para a representaçao do conteúdo das imagens. As pesquisas que relacionam a utilizaçao da teoria dos grafos estao ganhando espaço na busca de novas técnicas a serem usadas na computaçao de imagens. Os ARGs (Attribute Relacional Graphs) estao sendo pesquisados pela representaçao bastante abrangente que este tipo de grafo pode oferecer, pois além das informaçoes nos vértices e arestas, pode-se utilizar atributos relacionados. Neste trabalho será apresentado como os ARGs podem auxiliar nas etapas de representaçao e indexaçao em um sistema de recuperaçao de imagens por conteúdo (SRIC

SEARCHING HETEROGENEOUS DOCUMENT IMAGE COLLECTIONS

A decrease in data storage costs and widespread use of scanning devices has led to massive quantities of scanned digital documents in corporations, organizations, and governments around the world. Automatically processing these large heterogeneous collections can be difficult due to considerable variation in resolution, quality, font, layout, noise, and content. In order to make this data available to a wide audience, methods for efficient retrieval and analysis from large collections of document images remain an open and important area of research. In this proposal, we present research in three areas that augment the current state of the art in the retrieval and analysis of large heterogeneous document image collections. First, we explore an efficient approach to document image retrieval, which allows users to perform retrieval against large image collections in a query-by-example manner. Our approach is compared to text retrieval of OCR on a collection of 7 million document images collected from lawsuits against tobacco companies. Next, we present research in document verification and change detection, where one may want to quickly determine if two document images contain any differences (document verification) and if so, to determine precisely what and where changes have occurred (change detection). A motivating example is legal contracts, where scanned images are often e-mailed back and forth and small changes can have severe ramifications. Finally, approaches useful for exploiting the biometric properties of handwriting in order to perform writer identification and retrieval in document images are examined

Interaktive Suchprozesse in komplexen Arbeitssituationen - Ein Retrieval Framework

In recent years a steady increase of information produced in organizations can be noticed. In order to stay competitive, companies have a growing interest in reusing existing knowledge from past projects. Furthermore, a complete picture of the available information is necessary to be able to make informed decisions. The variety and complexity of information in modern organizations often exceeds the capabilities of the currently deployed enterprise search solutions. The reasons for that are manifold and range from non-linked information from multiple software systems to missing functionality to support users during search tasks. Existing search engines often do not support the search paradigms necessary in these environments. On many occasions, users are not aware of the results they will find during the formulation of the search queries. Additionally, the aspect of knowledge building and the identification of new insights into the available data is a priority for the users. Therefore, search paradigms are useful to provide users with tools that support exploratory navigation in a data set and help them to recognize relationships between search results. The goal of this publication is the introduction of a framework that supports exploratory searches in an organizational setting. The described LFRP-framework is built on top of four pillars. 1. The multi-layer functionality allows users to formulate complex search queries referring to more than one result type. Therewith, it enables search queries that - starting from a set of relevant projects - allow selections of documents that are linked to these projects. 2. The search paradigm of faceted searching supports users in formulating search queries incrementally by offering dynamic and valid filter criteria that avoid empty result sets. 3. By combining the concept of faceted search with the capability to influence the search result order based on filter criteria, users can define in a fine-grained way which criteria values shall be weighted stronger or weaker in the search results. The interaction with the ranking is conducted transparently by the so-called user preference functions. 4. The last pillar consists of the visualization type of parallel coordinates covering two tasks in the search user interface of the LFRP-Framework. On the one hand, users formulate their search queries solely graphically in the parallel coordinates and on the other hand they obtain a visual representation of the search results and are able to discover relationships between search results and their facets. The framework is introduced formally from a query model point of view as well as a prototypical implementation. It enables users to access large linked data sets by navigation and constitutes a contribution to a comprehensive information strategy for organizations.Seit einigen Jahren ist ein stetiges Ansteigen der Menge an Informationen, die in Unternehmen erzeugt werden, festzustellen. Um als Unternehmen wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es notwendig, vorhandenes Wissen wiederzuverwenden, um aus vergangenen Projektergebnissen profitieren zu können. Weiterhin ist ein vollständiges Informationsbild unabdingbar, um informierte Entscheidungen treffen zu können. Die Informationsvielfalt in modernen Unternehmen übersteigt häufig die Fähigkeiten aktuell anzutreffender unternehmensweiter Suchlösungen. Die Gründe hierfür sind vielfältig und reichen von nicht verknüpften Informationen aus verschiedenen Softwaresystemen bis hin zu fehlenden Funktionen, um den Nutzer bei der Suche zu unterstützen. Vorhandene Suchfunktionen im Unternehmen unterstützen häufig nicht die Suchparadigmen, die in diesem Umfeld notwendig sind. Vielfach ist den Suchenden bei der Formulierung ihrer Suchanfrage nicht bekannt, welche Ergebnisse sie finden werden. Stattdessen steht der Aspekt des Wissensaufbaus und der Gewinnung neuer Einsichten in den vorhandenen Daten im Vordergrund. Hierzu werden Suchparadigmen benötigt, die dem Nutzer Werkzeuge zur Verfügung stellen, die ein exploratives Navigieren im Datenbestand erlauben und ihnen bei der Erkennung von Zusammenhängen in den Suchergebnissen unterstützen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Vorstellung eines Rahmenwerks, dass explorative Suchvorhaben im Unternehmensumfeld unterstützt. Das beschriebene LFRP-Framework baut auf vier Säulen auf. 1. Die Multi-Layer Funktionalität erlaubt es Nutzern, komplexe Suchanfragen zu formulieren, die sich auf mehr als einen Ergebnistyp beziehen. Dies ermöglicht beispielsweise Suchabfragen, die - ausgehend von einer Menge von relevanten vergangenen Projekten - Selektionen auf den dazugehörigen Dokumenten erlauben. 2. Das Suchparadigma der facettierten Suche unterstützt Nutzer bei der inkrementellen Formulierung von Suchanfragen mithilfe von dynamisch angebotenen Filterkriterien und vermeidet leere Ergebnismengen durch die Bereitstellung gültiger Filterkriterien. 3. Die Erweiterung der facettierten Suche um die Möglichkeit, die Suchergebnisreihenfolge basierend auf Filterkriterien zu beeinflussen, erlaubt es Nutzern feingranular vorzugeben, welche Kriterienausprägungen im Suchergebnis stärker gewichtet werden sollen. Für den Nutzer geschieht die Beeinflussung des Rankings transparent über sogenannte Nutzerpräferenzfunktionen. 4. Die letzte Säule umfasst die Visualisierung der parallelen Koordinaten, die in der Suchoberfläche des LFRP-Frameworks zwei Aufgaben übernimmt. Zum einen formuliert der Nutzer damit die Suchanfrage ausschließlich grafisch über die Visualisierung und zum anderen erhält er eine grafische Repräsentation der Suchergebnisse und kann so leichter Beziehungen zwischen Suchergebnissen und deren Facetten erkennen. Das Framework, welches in dieser Arbeit formal aus Sicht des Anfragemodells sowie als prototypische Umsetzung betrachtet wird, ermöglicht Nutzern den navigierenden Zugriff auf große vernetze Datenbestände und stellt einen Baustein einer umfassenden Informationsstrategie für Unternehmen dar

Facet-based Indexing of Multiple Artifacts - A Framework to Cope with Vague Search Requests in the Domain of Product Development

Durch den zunehmenden Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien sowie den schnellen Technologiefortschritt steht die Entwicklung technischer Produkte vor immer neuen Herausforderungen. Dabei ist die Aufgabe der Produktentwicklung selbst als Problemlösungsprozess zu betrachten, in dem Lösungen mittels intensiver Informationsverarbeitung gefunden werden. Somit werden täglich unterschiedlichste Arten von Informationen erstellt, benötigt und verarbeitet, die primär in digitaler Form vorliegen. Diese werden in heterogenen Anwendungssystemen verwaltet, was eine Wiederverwendung bereits existierender Informationen erschwert. Damit beansprucht die Suche nach Informationen noch immer einen erheblichen Anteil der Entwicklungszeit. Zur Verbesserung der Informationsversorgung im Bereich der technischen Produktentwicklung wird ein interaktives Information Retrieval-System – das LFRP-Framework – vorgestellt. Dieses kombiniert die vier Basiskonzepte der multiplen Ebenen, der facettierten Suche, des Rankings und der parallelen Koordinaten, um hochkomplexe Informationsbedürfnisse zu befriedigen. Seine Realisierung erfordert neben einer geeigneten Suchoberfläche die Entwicklung einer Indexierungskomponente, welche die vorhandenen Informationen in eine für das LFRP-Framework rechnerverarbeitbare Form transformiert. Dieser als Indexierung bezeichnete Prozess stellt die Grundvoraussetzung für die Funktionsfähigkeit eines Suchsystems dar und liegt daher im Fokus der Betrachtung. Es wird ein Lösungsansatz vorgestellt, welcher eine Indexierung in Form facettenbasierter Suchkriterien ermöglicht und dabei nicht nur Informationen aus heterogenen Anwendungssystemen, sondern insbesondere aus entwicklungsspezifischen Dokumenten, wie CAD-Modellen, technischen Zeichnungen oder Stücklisten, berücksichtigt.Due to both the increasing use of information and communication technology as well as the fast technological progress the domain of product development has to face new challenges. Thereby, the task of developing products is a problem solving process itself and requires intensive information processing activities in order to find appropriate solutions. Thus, a variety of information is generated, needed and processed every day. Mostly available in digital form, this data is archived in heterogenous application systems. This makes it difficult to re-use already existing data. Consequently, a significant part of the development time is still affected by searching for information. In order to improve the supply of data and information in the domain of product development an interactive information retrieval system – the LFRP framework – is proposed. This framework combines four core concepts – multiple layers, facetted search, ranking, and parallel coordinates – to satisfy information needs of high complexity. Besides an appropriate search interface, realizing this framework necessitates an indexing component, too. This component is the prerequisite for operating a search system and therefore presents the main issue of this work. The proposed approach enables an indexing process by using facetted search criteria. For this purpose, data provided not only by heterogenous application systems but also by documents characteristic for the development of products such as CAD models, technical drawings, or bills of materials is considered