Logical segmentation for article extraction in digitized old newspapers

Newspapers are documents made of news item and informative articles. They are not meant to be red iteratively: the reader can pick his items in any order he fancies. Ignoring this structural property, most digitized newspaper archives only offer access by issue or at best by page to their content. We have built a digitization workflow that automatically extracts newspaper articles from images, which allows indexing and retrieval of information at the article level. Our back-end system extracts the logical structure of the page to produce the informative units: the articles. Each image is labelled at the pixel level, through a machine learning based method, then the page logical structure is constructed up from there by the detection of structuring entities such as horizontal and vertical separators, titles and text lines. This logical structure is stored in a METS wrapper associated to the ALTO file produced by the system including the OCRed text. Our front-end system provides a web high definition visualisation of images, textual indexing and retrieval facilities, searching and reading at the article level. Articles transcriptions can be collaboratively corrected, which as a consequence allows for better indexing. We are currently testing our system on the archives of the Journal de Rouen, one of France eldest local newspaper. These 250 years of publication amount to 300 000 pages of very variable image quality and layout complexity. Test year 1808 can be consulted at plair.univ-rouen.fr.Comment: ACM Document Engineering, France (2012

Segmentation logique d'images de journaux anciens

International audienceLes journaux anciens sont des documents riches et complexes, représentant un gisement d'informations pour le lecteur, ainsi qu'un défi pour la communauté des chercheurs en analyse de document. En effet leur structure complexe nécessite de mettre en place des techniques avancées afin de mieux valoriser leur valeur documentaire. Outre les multiples dégradations et déformations du support, ces documents possèdent une grande variabilité de mise en page. Nous tentons d'apporter une réponse à ces difficultés en présentant dans cet article une méthode destinée à la segmentation d'articles dans des journaux anciens. Cette tâche est accomplie à l'aide d'un modèle de Champs Aléatoires Conditionnels permettant d'étiqueter les zones d'intérêt avec un attribut logique. Ces éléments d'intérêt sont ensuite analysés afin de déterminer la structure et l'ordre logique des articles. La méthode repose sur la génération d'une grille de séparation inter articles que l'on applique sur le document de manière récursive, ce qui permet d'appréhender n'importe quel type de mise en page. Les résultats de cette méthode sont évalués sur une base d'images issues du fond du Journal de Rouen. Cette méthode est intégrée dans une chaîne de traitement capable de traiter de grandes quantités de documents et permettant de générer des objets numériques au format METS/ALTO décrivant le contenu physique et l'organisation logique de ceux-ci. Nous souhaitons ainsi ouvrir de nouvelles perspectives de parcours des corpus de journaux anciens