Linkar SOCA : Pengenalan Document Image Understanding

Transcript

1. DOCUMENT IMAGE UNDERSTANDING Peb Ruswono Aryan Pengenalan
2. Ikhtisar • Dokumen • Contoh Aplikasi • Akuisisi Citra • Rumusan Image Understanding • Tahapan • Penutup
3. Dokumen • Medium Pemuat Informasi – Tulisan – Gambar • Wujud – Fisik – Abstrak • 2 Dimensi – Dinding – Tablet – Perkamen – Buku – Kertas
4. Dokumen = Struktur + Isi • Struktur – Peran secara logis • mis. Judul – Informasi Geometri • Posisi • Skala • Orientasi – Styling • Font • Arsiran • Isi – Teks • Pengenalan Huruf – Tabel – Diagram – Gambar • Grafik • Natural Image
5. Proses Pembuatan Dokumen • Tangan – Tulisan – Ilustrasi / Tanda • Mesin – Mekanik – Digital • Tata Letak • Komposisi • Efek tambahan
6. Akuisisi Citra • Perangkat Akuisisi – Kamera • Resolusi terbatas • Perspektif • Multispektrum – Cahaya Tampak – Infra Merah – UV, X-Ray – Pemindai (Scanner) • Flatbed • Automatic Document Feeder • Resolusi besar
7. Otomasi Formulir • Scanner ADF • Formulir berdesain khusus • Pemeriksaan Ujian • Entri Data
8. Tes Pauli
9. Pemilu 2009 • Ekstraksi Informasi Tulisan Tangan (angka) • Sensitivitas Kesalahan Manusia – Isu Politis • Mitigasi Risiko Kesalahan – Identifikasi Kesalahan – Pemanduan Proses Verifikasi
10. Target Scoring • Kamera, gelap (low- light) • Real-time, video processing • getaran, hentakan, pencahayaan
11. Citra Geologi .
12. Document Image Understanding • Kebalikan dari Document Authoring
13. Rumusan Image Understanding • Identifikasi / Klasifikasi • Pengolahan – Normalisasi • Distorsi, Orientasi, Pencahayaan – Perbaikan • Analisis – Ekstraksi Informasi • Tata Letak (Layout Analysis) • Pemahaman – Pemetaan ke Struktur Logis (Judul, Nomor Halaman, footnote)
14. Normalisasi • Terbalik (up-down) • Skew / Miring • Properti Global diestimasi dari elemen penyusun (lokal)
15. Normalisasi • Terbalik (up-down) • Skew / Miring • Properti Global diestimasi dari elemen penyusun (lokal)
16. Analisis Layout • Dekomposisi Citra jadi subarea (ROI) • Pendekatan – Top-Down : mulai dari keseluruhan citra; partisi – Bottom-Up : mulai dari piksel lalu gabung – Hibrid • Pengetahuan a priori – berbasis model : struktur dokumen sudah diketahui – berbasis data : struktur diestimasi berdasarkan data
17. Pemetaan ke Struktur
18. Ekstraksi Teks • Pengenalan Karakter (Huruf / Angka / Simbol) – Machine Printed – Handwriting • Persoalan Klasifikasi+ (disambiguasi) – k Nearest-Neighbor – ANN – SVM – ...
19. Penutup • Persoalan tampak sederhana • Teknologi Matang • Tahapan banyak • Titik berat pada Pengolahan & Domain Knowledge • Perkembangan Teknologi • Ruang kontribusi untuk kondisi akuisisi yg kurang terkendali