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題 名 | Form Segmentation and Component Classification for Clinic Document Image Analysis=病歷表影像的分割與內容元件的分類 |
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作 者 | 曾詠超; 蔡文祥; | 書刊名 | 電腦學刊 |
卷 期 | 10:1 1998.03[民87.03] |
頁 次 | 頁27-45 |
分類號 | 312.1 |
關鍵詞 | 病歷表; 影像分割; 線段抽取; 赫夫演算法; 元件分類; 倒傳遞類神經網路; Image segmentation; Clinic document; Line extraction; Hough algorithm; Component classification; Back propagation neural network; |
語 文 | 英文(English) |
中文摘要 | 本論文提出了病歷表影像分割與其內容元件分類的方法。首先,提出一修改的赫 夫演算法,可以偵測出病歷表影像中有文字雜訊干擾的連續線段。基於這個演算法,我們又 提出了抽取影像中表格框線的遞迴演算法,可以結構化地抽取表格框線,並以樹狀結搆排列。 在抽取表格框線後,我們提出了幾種修補遮罩來修補表格框線抽取過程中所造成的破碎字, 並以尋找連接元件的方式,與幾項合併技巧,將影像中的內容元件分割出來。最後,我們提 出幾個用來分辨預先印刷元件或是手寫填入員件的特徵,與一個倒傳遞類神經網路,將病歷 表影像中的內容元件分類。藉由實驗的結果,可以證明我們所提出的方法是可行的。 |
英文摘要 | An integrated approach to form segmentation and component classification for clinic document image analysis is proposed. First, a modified Hough algorithm is proposed, which can be used to detect consecutive line segments from noisy form images. Based on this algorithm, a top-down recursive form frame extraction algorithm is proposed, by which form frames in a clinic data image can be extracted structurally. A masking method is then proposed to restore broken character strokes resulting from frame extraction, and a component extraction and merge method is proposed for form content extraction. Finally, several features are proposed and a back propagation neural network are employed, for classification of preprinted components and filled-in handwritten components in form fields. Experimental results are shown to prove the feasibility of the proposed approach. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。