Textdetektion und -extraktion mit gewichteter DCT und mehrwertiger Bildzerlegung
| dc.contributor.author | Heinich, Stephan | de_DE |
| dc.date.accessioned | 2017-11-14T13:52:24Z | |
| dc.date.available | 2017-11-14T13:52:24Z | |
| dc.date.issued | 2009 | |
| dc.description.abstract | In diesem Artikel beschreibe ich die Arbeit an einer Textdetektion in Videos als Vorbereitung für die folgende Texterkennung. Ich benutze das Archiv der lokalen Fernsehsender als Grundlage. Der Inhalt kann meist als Nachrichtensendung kategorisiert werden. Als erstes werden mit einer einfachen aber schnellen Heuristik Textkandidaten selektiert. Die folgenden Schritte verarbeiten und bereiten den Kandidaten vor, damit er mit einer Standard-OCR-API (optical character recognition) verarbeitet werden kann. Der erste Teil der Textverarbeitung ist die Detektion. Dies geschieht zum einen mit einer gewichteten DCT und zum anderen mit einem Verfahren zur mehrwertigen Bildzerlegung. Anschließend werden die Bilder mit verschiedenen Schwellwertverfahren für eine Texterkennung vorbereitet. Im letzten Schritt verarbeitet eine freie OCR-API die aufbereiteten Frames. | de_DE |
| dc.identifier.isbn | 9-78300-278587 | de_DE |
| dc.identifier.pissn | 0947-5125 | de_DE |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4978 | |
| dc.language.iso | de_DE | de_DE |
| dc.relation.ispartof | Workshop Audiovisuelle Medien WAM 2009 | de_DE |
| dc.subject | Diskrete Cosinus-Transformation | de_DE |
| dc.subject | gewichtete DCT Koeffizienten | de_DE |
| dc.subject | Textdetektion | de_DE |
| dc.subject | Texterkennung | de_DE |
| dc.title | Textdetektion und -extraktion mit gewichteter DCT und mehrwertiger Bildzerlegung | de_DE |
| dc.type | Text/Conference Paper | de_DE |
| gi.citation.endPage | 162 | |
| gi.citation.publisherPlace | Chemnitz | de_DE |
| gi.citation.startPage | 151 | de_DE |
| gi.conference.sessiontitle | Multimedia Analysis and Retrieval | en |
| gi.document.quality | digidoc | en |