Génération d'images semi-synthétiques de documents anciens à des fins d'évaluation de performances et d'apprentissage
Résumé
Dans cet article, nous étudions comment des données semi-synthétiques permettent d'évaluer finement les performances d'algorithmes ou de fournir des données d'apprentissage à un système de traitement ou d'analyse d'images de documents. Les images semi-synthétiques que nous générons reproduisent fidèlement les défauts des documents anciens liés aux moyens d'impression anciens ou à la dégradation de l'encre des caractères. La première expérimentation réalisée dans cet article vise à comparer les performances de différents descripteurs texture dans l'optique d'une segmentation d'images. La seconde expérience met en évidence le fait que l'utilisation d'images semi-synthétiques permet d'enrichir quantitativement et qualitativement une base d'apprentissage utilisée par une méthode de prédiction de résultats de binarisation d'images de documents et d'améliorer les résultats de 15%.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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