Dpto. Matem á tica Aplicada I Mar í a C. Jurado Gonz á lez Tutor: Pedro Real Extracción de Líneas de Referencia Trabajos futuros Vida del proyecto Estructura.

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1 Dpto. Matem á tica Aplicada I Mar í a C. Jurado Gonz á lez Tutor: Pedro Real Extracción de Líneas de Referencia Trabajos futuros Vida del proyecto Estructura del proyecto Preprocesamiento Extracción de líneas de referencia Estimación slant angle Entropía vs. GP

2 Estructura del proyecto Escaneado del texto Preprocesado del texto Texto Tratamiento del texto Estimación skew angle Estimación slant angle Contorno del texto Detección Líneas de Referencia

3 Preprocesado Paso a blanco y negro. Paso a blanco y negro.

4 Extracción de líneas de referencia Algoritmo de mínima entropía. Algoritmo de mínima entropía. Algoritmo de proyecciones generalizadas. Algoritmo de proyecciones generalizadas. Fases de los algoritmos:  Extracción de puntos del contorno.  Estimación de skew angle.  Detección de líneas de referencia.

5 Extracción del contorno Abstracción información relevante. Abstracción información relevante.

6 Estimación skew angle Algoritmo de Mínima Entropía. Algoritmo de Mínima Entropía.  Generación de proyecciones horizontales.  Elección de la mejor proyección según la entropía.  Detección de líneas de referencia.

7 Estimación skew angle Algoritmo de Proyecciones Generalizadas. Algoritmo de Proyecciones Generalizadas.  Generación de proyecciones horizontales.  Elección de la mejor proyección según la función de coste.  Detección de líneas de referencia.

8 Estimación slant angle Algoritmo de mínima entropía. Algoritmo de mínima entropía.

9 Estimación slant angle Algoritmo de proyecciones generalizadas. Algoritmo de proyecciones generalizadas.

10 Entropía vs. Proyección Generalizada Mínima Entropía Proyección Generalizada Facilidad para mejorar tiempos de respuesta. Facilidad para mejorar tiempos de respuesta. Facilidad para tratar líneas solapadas. Facilidad para tratar líneas solapadas.X X X Mejores resultados en la estimación del ángulo de cursividad. Mejores resultados en la estimación del ángulo de cursividad.

11 Vida del proyecto Problemas con el artículo original de GP. Problemas con el artículo original de GP. Problemas para dibujar líneas de referencia con algoritmo de mínima entropía. Problemas para dibujar líneas de referencia con algoritmo de mínima entropía. Problemas con la estimación del ángulo de cursividad en el algoritmo de mínima entropía. Problemas con la estimación del ángulo de cursividad en el algoritmo de mínima entropía. Representación del texto rotado. Representación del texto rotado. Líneas solapadas. Líneas solapadas.

12 Trabajos futuros Base como obtención de OCR. Base como obtención de OCR. Mejorar tratamiento de líneas solapadas. Mejorar tratamiento de líneas solapadas. Mejorar estimación slant angle. Mejorar estimación slant angle. Trazar segmentos de curvas de referencia para delimitar con mayor precisión las palabras que constituyen el texto. Trazar segmentos de curvas de referencia para delimitar con mayor precisión las palabras que constituyen el texto.

13 Bibliografía  http://www.us.es/gtocoma/pid  http://www.ieee.es  M. Côt é, E. Lecolinet, M. Cheriet, C.Y. Suen, A system for cursive hadwriting recognition based on human reading models.  Gianluca Nicchiotti and Carlo Seagliola, Generalised Projections: a Tool for Curive Hadwriting Normalisation, Parco Scientifico e Tecnologico dell ’ Elba.