Une méthode de localisation et de reconnaissance de symboles sans connaissance a priori

International audienceNous présentons ici une méthode pour segmenter des symboles dans des documents graphiques, sans aucune connaissance a priori sur les symboles. Ce système se base sur une méthode de description structurelle qui va permettre de mettre en avant un certain de nombre de régions pouvant contenir un symbole. A partir d'un découpage du document en chaînes de points clés, nous proposons de fusionner successivement les régions entre elles, en fonction d'un critère de densité. Cela nous permet de «reconstruire» les symboles et d'effectuer une reconnaissance à partir d'une requête présentée par l'utilisateur

Noise reduction on mammographic phantom images

A noise reduction scheme on digitized mammographic phantom images is presented. This algorithm is based on a direct contrast modification method using an optimal function which is obtained by means of the mean squared error as a criterion. Computer simulated images containing objects similar to those observed in the phantom are built to evaluate the performance of the algorithm. Noise reduction results obtained on both simulated and real phantom images show that the developed method may be considered as a good pre-processing step from the point of view of automating phantom film evaluation by means of image processing

Browsing graphics without prior knowledge

In this paper, we present a system to browse a set of graphical documents without prior knowledge of their content. This system relies on a new structural method locating regions potentially embedding a symbol, using an unsupervised reconstruction of the documents from their representation as chain of points. The method is complemented by a querying mechanism that retrieves from these regions those that are the most similar to a given input symbol. This mechanism uses a specific user feedback scheme to improve the accuracy of the retrieval

Reconnaissance de symboles sans connaissance a priori

A complete system able to find symbols in graphical document without a priori knowledge is proposed here. In a first place, this system is based on a structural method able to put in stress regions that may contain symbols. The document is represented by chain points that will be merged following a defined criteria. These merges allow potential symbols to be reconstructed. A descriptor is then calculated for each potential symbols, and the recognition can take place when the user submit a request. In order to speed up the retrieval, an indexing method based on BIRCH has been proposed by using a robust descriptor. Then we show that by combining filtering rules based on simple descriptors, we can rise the speed of the retrieval.Nous proposons un système complet capable de retrouver des symboles dans des documents graphiques sans connaissance a priori. Nous nous basons sur une méthode de description structurelle qui permet de mettre en avant des régions pouvant contenir un symbole. A partir d'un découpage du document en chaînes de points, nous fusionnons successivement les régions entre elles en fonction d'un critère de densité et de convexité permettant la reconstruction de symboles potentiellement intéressant pour l'utilisateur. Un descripteur est ensuite calculé pour chacun de ses symboles, ce qui permet de faire une reconnaissance quand l'utilisateur soumet une requête. Afin de réduire le temps de réponse d'une requête nous avons développé une méthode d'indexation qui se base sur l'algorithme BIRCH en utilisant un descripteur robuste et discriminant. Puis nous montrons comment réduire davantage ce temps de réponse en combinant différentes règles de filtrage basées sur des descripteurs basiques

Symbol recognitiion without prior knowledge

Nous proposons un système complet capable de retrouver des symboles dans des documents graphiques sans connaissance a priori. Nous nous basons sur une méthode de description structurelle qui permet de mettre en avant des régions pouvant contenir un symbole. A partir d'un découpage du document en chaînes de points, nous fusionnons successivement les régions entre elles en fonction d'un critère de densité et de convexité permettant la reconstruction de symboles potentiellement intéressant pour l'utilisateur. Un descripteur est ensuite calculé pour chacun de ses symboles, ce qui permet de faire une reconnaissance quand l'utilisateur soumet une requête. Afin de réduire le temps de réponse d'une requête nous avons développé une méthode d'indexation qui se base sur l'algorithme BIRCH en utilisant un descripteur robuste et discriminant. Puis nous montrons comment réduire davantage ce temps de réponse en combinant différentes règles de filtrage basées sur des descripteurs basiques.A complete system able to find symbols in graphical document without a priori knowledge is proposed here. In a first place, this system is based on a structural method able to put in stress regions that may contain symbols. The document is represented by chain points that will be merged following a defined criteria. These merges allow potential symbols to be reconstructed. A descriptor is then calculated for each potential symbols, and the recognition can take place when the user submit a request. In order to speed up the retrieval, an indexing method based on BIRCH has been proposed by using a robust descriptor. Then we show that by combining filtering rules based on simple descriptors, we can rise the speed of the retrieval

An indexing method for graphical documents

International audienceIn this paper, a method to browse symbols into graphi- cal documents is presented. More precisely, we propose a combined filtering and indexing mechanism that retrieves in an efficient way the most similar symbols to a given input query. For a database of 200000 symbols the retrieval time has been divided by a factor of 4, 5 compared to a linear search

Reconnaissance de symboles sans connaissance a priori

Nous proposons un système complet capable de retrouver des symboles dans des documents graphiques sans connaissance a priori. Nous nous basons sur une méthode de description structurelle qui permet de mettre en avant des régions pouvant contenir un symbole. A partir d'un découpage du document en chaînes de points, nous fusionnons successivement les régions entre elles en fonction d'un critère de densité et de convexité permettant la reconstruction de symboles potentiellement intéressant pour l'utilisateur. Un descripteur est ensuite calculé pour chacun de ses symboles, ce qui permet de faire une reconnaissance quand l'utilisateur soumet une requête. Afin de réduire le temps de réponse d'une requête nous avons développé une méthode d'indexation qui se base sur l'algorithme BIRCH en utilisant un descripteur robuste et discriminant. Puis nous montrons comment réduire davantage ce temps de réponse en combinant différentes règles de filtrage basées sur des descripteurs basiques.A complete system able to find symbols in graphical document without a priori knowledge is proposed here. In a first place, this system is based on a structural method able to put in stress regions that may contain symbols. The document is represented by chain points that will be merged following a defined criteria. These merges allow potential symbols to be reconstructed. A descriptor is then calculated for each potential symbols, and the recognition can take place when the user submit a request. In order to speed up the retrieval, an indexing method based on BIRCH has been proposed by using a robust descriptor. Then we show that by combining filtering rules based on simple descriptors, we can rise the speed of the retrieval.NANCY-INPL-Bib. électronique (545479901) / SudocSudocFranceF

Filtering noise on mammographic phantom images using local contrast modification functions

International audienc