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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2010.tde-20220712-124905
Documento
Autor
Nome completo
Wonder Alexandre Luz Alves
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2010
Orientador
Título em português
Localização de textos em imagens de cenas por meio de operadores morfológicos
Palavras-chave em português
Computação Gráfica
Resumo em português
A extração de informações textuais em imagens e vídeo é um problema importante em visão computacional que está presente em muitas aplicações, tais como a localização de endereços em cartão postal, localização do número do licenciamento em placa veicular, indexção de conteúdo baseado em imagens e vídeo, sistema de apoio a deficientes visuais, entre outras. Tal problema pode ser subdividido em cinco subproblemas: (1) detecção, (2) localização, (3) rastreamento, (4) extração e realce, (5) reconhecimento. O foco desse trabalho é explorar o segundo subproblema, istoé, o problema de localização de textos, cujo objetivo principal élocalizar dentro da imagem de entrada as regiões cmo presença de textos. Em especial, é tratado o problema de localização de texto para uma categoria de imagens conhecida como imagens de cena. Nesta categoria de imagens os textos presentes são considerados partes integrantes de uma cena e estão presentesquase sempre de maneira acidental a não proposital. Devido a esse fator, a ocorrência de texto nessas imagens pode diferir significativamente quanto à sua inclinação, seu tamanho, seu estilo de fonte, sua iluminação e também pode estar parcialmente ocluso. Dadas essas considerações, esse trabalho tem como objetivo principal apresentar um novo método para localização de texto para imagens de cenas, o qual consiste de duas grandes etapas (uma seguida da outra): extração de regiões de texto candidatas e classificação de regiões de texto. Na primeira etapa, um conjunto de regiões de texto candidatas é extraído da imagem de entrada por meio de uma combinação robusta de operadores morfológicos e, na segunda etapa, é extraído de cada região de texto candidata um conjunto de atributos para depois classificá-la em região de texto ou não-texto.
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
not available
 
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Data de Publicação
2022-07-13
 
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