Neues zur Schrifterkennung

Markus Feldbach
Segmentierung und Strukturbasierte Adaptive Erkennung von Gebrauchsschrift in Historischen Dokumenten
Segmentation and Structure-Based Adaptive Recognition of Handwriting in Historical Documents
Thesis
Filetyp: PDF (.pdf)
Size: 4816 Kb

Schlüsselwörter:

Handschrifterkennung, Wortsegmentierung, strukturelle Ziffernerkennung, strukturelle Worterkennung, Anpassung, Anpassbarkeit, historische Dokumente, Kirchenbücher, robuste Worterkennung
Sachgruppe der DNB
28 Informatik, Datenverarbeitung
Doctoral Dissertation accepted by: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg , The Faculty of Computer Science, 2006-02-09

Abstract

Sollen Informationen aus historischen Aufzeichnungen mit Hilfe von Computern gewonnen werden, ist ein geeignetes Verfahren zur Schrifterkennung notwendig. Die Besonderheiten alter Dokumente ergeben sich aus den Umständen ihrer Entstehung. So ist das Papier häufig vergilbt und beispielsweise durch Stockflecke verunreinigt. Eine enge Schreibweise führt zu Störungen benachbarter Worte und Zeilen. Das Trainieren eines Erkenners ist schwierig, da dafür ein größerer Datensatz erforderlich ist, der aus den vorliegenden Dokumenten nicht oder nur sehr schwer gewonnen werden kann. Die Anpassung des Systems auf einen neuen Schreiber muss ohne Training erfolgen.

Es wird ein System vorgestellt, das auf der Basis digitalisierter Seiten von Kirchenbüchern die Zeilen segmentiert, Hypothesen über die Grenzen von Ziffern und Worten eines ausgewählten Bereiches erstellt und diese Objekte erkennt. Da hierbei ein struktureller Ansatz zur Anwendung kommt, ist ein Training nicht erforderlich. Eine Anpassung auf eine Schrift kann automatisch oder manuell erfolgen. Die Robustheit des Verfahrens sowie die Möglichkeiten der Anpassung wurden anhand der Datumsangaben in Kirchenbüchern des 18. und 19. Jahrhunderts getestet.

URL of Theses: http://diglib.uni-magdeburg.de/Dissertationen/2006/marfeldbach.pdf

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