Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳

Desenvolvimento de um Framework para o Reconhec...

Desenvolvimento de um Framework para o Reconhecimento Óptico de Caracteres

Slides of presentation of bachelor degree in Computer Science

Helder Oliveira

April 11, 2015
Tweet

More Decks by Helder Oliveira

Other Decks in Research

Transcript

  1. Desenvolvimento de um Desenvolvimento de um Framework Framework para o

    Reconhecimento para o Reconhecimento Óptico de Caracteres Óptico de Caracteres Helder C. R. de Oliveira R. A.: 127.346-9 Orientador: Prof. Dr. Marco A. Piteri Co-Orientador: Prof. Dr. Almir O. Artero
  2. Sumário • Introdução; • Objetivo; • Fundamentação Teórica; • Desenvolvimento

    do Framework; • Trabalhos Futuros; • Conclusões; • Referências;
  3. Introdução - A Evolução do OCR • 1950: Aparecem as

    primeiras máquinas de OCR; – 1954: A máquina de OCR no Reader's Digest; • 1960 – 1965: Primeira geração OCR; – Limitada a quantidade de fontes; • 1965 – 1975: Segunda geração OCR; – Máquinas para a leitura de cartas; • 1975 – 1985: Terceira geração OCR; – Documentos ruins, manuscritos, baixo custo, alta performance; • 1986 Hoje: → OCR e as pessoas; – Pacotes OCR, hardware barato.
  4. Introdução - O processo de OCR Pré-processamento ➢ Redução de

    ruídos; ➢ Threshold; ➢ Binarização; ➢ . . . Análise do layout ➢ Identificação das formas; ➢ Localização e extração; ➢ Normalização; ➢ . . . Classificação ➢ Cálculo da distância; ➢ Redes neurais; ➢ K-Vizinhos mais próximos; ➢ ... Pós-processamento ➢ Correção ortográfica; ➢ Validação; ➢ ... Extração de Características ➢ Matriz de co-ocorrência; ➢ Código de Freeman; ➢ Distância borda-caractere; ➢ Zoneamento; ➢ ...
  5. Introdução - Relevância do tema • O uso de sistemas

    de reconhecimento de caracteres aumenta; • Aplicações: – Reconhecimento de placas de veículos; – Auxílio para cegos; – Processamento de cheques; – Digitalização de documentos;
  6. Introdução - Relevância do tema • Casos de uso: –

    Projeto Gutenberg (década de 70); – World Digital Library (Bib. do Congresso Americano + UNESCO); – Biblioteca Brasiliana Guita e José Mindlin (~40.000 volumes); – Biblioteca Digital da Unesp; – Google Books, Google Goggles; – Biblioteca da Universidade de Heidelberg; – Europeana;
  7. Fundamentação Teórica g(x , y) = { 0 se f

    (x , y) < 128 255 se f ( x , y) ≥ 128 Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características • Assumindo que a imagem “não possua” ruídos:
  8. Fundamentação Teórica 1 2 3 4 5 6 7 8

    Código de Freeman: Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características 3 33 334 3345 . . . 33454558777...
  9. Fundamentação Teórica Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características

    Histogramas: Proj h (i) = ∑ j=1 n I (i , j) Proj v ( j) = ∑ i=1 m I (i , j)
  10. Fundamentação Teórica Matriz de Co-ocorrência: Bastante utilizada para descrição de

    texturas. Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características (29 10 10 7 ) 0 1 0 1 (12 2 6 0 ) 0 1 0 1 (1270 8 14 1778 ) (1333 12 8 1728 ) (1368 17 18 1689 ) (1408 26 29 1660 ) (1173 15 14 1899 ) Exemplo: Operadores
  11. Fundamentação Teórica Entropia: Aleatoriedade dos elementos. 0 quando são iguais.

    p ij = m ij n −∑ i=1 K ∑ j=1 K p ij log 2 p ij Caracterização da matriz de co-ocorrência: Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características (1270 8 14 1778 ) Entropia 1.04098
  12. Fundamentação Teórica Uniformidade (Energia): Medida de Uniformidade entre [0, 1].

    1 constante ∑ i=1 K ∑ j=1 K p ij 2 Caracterização da matriz de co-ocorrência: Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características Uniformidade 0.506578 (1270 8 14 1778 ) p ij = m ij n
  13. Fundamentação Teórica Contraste: Contraste de intensidade entre um pixel e

    seu vizinho. 0 constante ∑ i=1 K ∑ j=1 K (i− j)2 p ij Caracterização da matriz de co-ocorrência: Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características Contraste 0.00716612 (1270 8 14 1778 ) p ij = m ij n
  14. Fundamentação Teórica Homogeneidade: Proximidade espacial dos elementos na diagonal. ∑

    i=1 K ∑ j=1 K p ij 1+∣i− j∣ Caracterização da matriz de co-ocorrência: Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características Homogeniedade 0.996417 (1270 8 14 1778 ) p ij = m ij n
  15. Fundamentação Teórica Correlação: Correlação do pixel com seu vizinho. ∑

    i=1 K ∑ j=1 K (i−m r )( j−m c ) p ij σ r σ c Caracterização da matriz de co-ocorrência: Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características Correlação 0.985272 (1270 8 14 1778 ) p ij = m ij n m r = ∑ i=1 K i∑ j=1 K p ij m c = ∑ j=1 K j∑ i=1 K p ij σr 2 = ∑ i=1 K (i−m r )2 ∑ j=1 K p ij σc 2 = ∑ j=1 K ( j−m c )2 ∑ i=1 K p ij
  16. Fundamentação Teórica Cálculos de distância: D Euclidiana (v 1, v

    2 )= √∑ i =1 n (v 1i −v 2i )2 D Manhattan (v 1, v 2 )=∑ i= 1 n (∣v 1i −v 2i ∣) D Chebyshev (v 1, v 2 )=max i (∣v 1i −v 2i ∣) C (v 1, v 2 )= ∑ i= 1 n (v 1i − ̄ v 1 )×(v 2i − ̄ v 2 ) √∑ i= 1 n (v 1i − ̄ v 1 )2 ×∑ i =1 n (v 2i − ̄ v 2 )2 . . . . . . 1 2 3 n 1 2 3 n v 1 v 2 ? Coeficiente de correlação: Pré-processamento Análise do layout Classificação Extração de Características
  17. Recursos materiais • Computador do tipo PC de configuração semelhante

    aos existentes em nossos laboratórios (Hardware); • Compilador ANSI C++ (GCC) juntamente com o SDK Qt e a biblioteca de visão computacional OpenCV (software).
  18. Trabalhos Futuros • Adição de novos métodos: – Análise do

    Layout: Sobreposição, correção de alinhamento, ... – Extratores de características: Curvas de Bezier, Zoneamento, Descritores de Fourier e Aproximação por Splines, ... – Classificadores: Rede neural, Cadeias de Markov, Linear Discriminant Analysis, K-Means, Local Binary Patterns, Árvores de Decisão, Teoria de Bayes, ... • Sistema de banco de dados;
  19. Conclusões • Foram selecionados e implementados algoritmos relacionados as várias

    etapas do processo de OCR: – Análise do Layout: Detecção e extração de linhas e caracteres; – Extração de atributos: Código de Freeman; Distância Borda-Caractere; Matriz de Co-Ocorrência (junto com outras medidas que a descrevem) e Cálculo dos Perfis de Projeção; – Classificadores: Distância Manhattan; Distância Euclidiana; Distância de Chebyshev e também o cálculo do coeficiente de correlação; • Framework foi desenvolvido faz uso de tecnologias atuais e que tem se tornado padrão no mercado, como a biblioteca Qt e a OpenCV, ambas são Open Source e multiplataforma.
  20. Referências [1] MORI, S.; NISHIDA, H.; YAMADA, H. Optical character

    recognition. [S.l.]: Wiley, 1999. (Wiley series in microwave and optical engineering). [2] JAIN, L.; LAZZERINI, B. Knowledge-based intelligent techniques in character recognition. [S.l.]: CRC Press, 1999. (The CRC Press international series on computational intelligence). [3] PARKER, J. R. Algorithms for image processing and computer vision. [S.l.]: Wiley Computing, 2010. 504 p. [4] CHERIET, M.; KHARMA, N.; LIU, C. Character recognition systems: a guide for students and practitioners. [S.l.]: Wiley-Interscience, 2007. [5] BUNKE, H.; WANG, P. Handbook of character recognition and document image analysis. [S.l.]: World Scientific, 1997. [6] DAVIES, E. Computer and Machine Vision: Theory, algorithms, practicalities. [S.l.]: Elsevier Science, 2012. [7] TRIER Øivind D.; JAIN, A. K.; TAXT, T. Feature extraction methods for character recognition - a survey. Pattern Recognition, v. 29, n. 4, p. 641 – 662, 1996. ISSN 0031-3203. [8] BIGUN, J. Vision with direction: a systematic introduction to image processing and computer vision. [S.l.]: Springer, 2006.
  21. Referências [9] UCHIDA, S. et al. Character image patterns as

    big data. In: Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2012 International Conference on. [S.l.: s.n.], 2012. p. 479–484. [10] GONZALEZ, R.; WOODS, R. Digital image processing. [S.l.]: Prentice Hall, 2008. [11] BERTOLAMI, R.; BUNKE, H. Hidden markov model-based ensemble methods for offline handwritten text line recognition. Pattern Recognition, v. 41, n. 11, p. 3452 –3460, 2008. [12] NIXON, M.; AGUADO, A. Feature extraction and image processing. [S.l.]: Academic, 2008. [13] HULL, J. J. Document image skew detection: Survey and annotated bibliography. In: Document Analysis Systems II. Word Scientific. [S.l.]: World Scientific, 1998. p. 40–64. [14] MIRANDA, R. A. et al. Handwritten character recognition based on frequency, character-edge distances and densities. Anais do WVC 2013 - IX Workshop de Visão Computacional, 2013. Rio de Janeiro. [15] YAMPOLSKIY, R. Feature extraction approaches for optical character recognition. [S.l.]: Briviba Scientific Press, 2007.