Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "handwritten text" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Projection-based text line segmentation with a variable threshold
Autorzy:
Ptak, R.
Żygadło, B.
Unold, O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329884.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
document image processing
handwritten text
text line segmentation
projection profile
offline cursive script recognition
przetwarzanie obrazu dokumentu
tekst odręczny
segmentacja linii tekstu
profil projekcyjny
Opis:
Document image segmentation into text lines is one of the stages in unconstrained handwritten document recognition. This paper presents a new algorithm for text line separation in handwriting. The developed algorithm is based on a method using the projection profile. It employs thresholding, but the threshold value is variable. This permits determination of low or overlapping peaks of the graph. The proposed technique is shown to improve the recognition rate relative to traditional methods. The algorithm is robust in text line detection with respect to different text line lengths.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 1; 195-206
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza skuteczności metod wprowadzania tekstu z użyciem mobilnego komunikatora internetowego
Analysis of the effectiveness of text input methods using the mobile network communicator
Autorzy:
Kacprzak, R.
Kaniewski, P.
Skublewska-Paszkowska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/98144.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
analiza wprowadzania tekstu
urządzenie mobilne
QWERTY
metoda Swype
głosowe wprowadzanie tekstu
odręczne wprowadzanie tekstu
analysis of text input
mobile device
Swype method
voice input text
handwritten text entry
Opis:
Tematyką badaną w pracy jest porównanie metod wprowadzania tekstu w mobilnym komunikatorze sieciowym. Analizowano szybkość wprowadzania tekstów, a także liczbę błędów popełnianych przez użytkowników za pomocą badanej metody. Porównywano metody wprowadzania tekstu przy użyciu klawiatury QWERTY, techniki Swype, pisma odręcznego oraz poleceń głosowych. Badania przeprowadzono wśród dwóch grup respondentów, z podziałem na wiek uczestników. Dokonano charakterystyki wybranych metod wpisywania tekstu w komunikatorze internetowym. Na potrzeby artykułu został opracowany mobilny komunikator.
The topics being considered in the study is to compare the text input methods in the mobile network communicator. Analyzed the speed of text entry as well as the number of mistakes made by users via the tested methods. Compared the methods of entering text using the QWERTY keyboard, Swype Technology, Handwriting and voice commands. The study was conducted among the two groups of respondents, by age of the participants. There have been characteristics of the selected text input methods in the mobile network communicator. On the needs of the article was developed mobile communicator.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2017, 3; 11-17
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Line segmentation of handwritten text using histograms and tensor voting
Autorzy:
Babczyński, Tomasz
Ptak, Roman
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330796.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
document image processing
handwritten text
text line segmentation
projection profile
text string
offline cursive script recognition
ICDAR 2009 competition
przetwarzanie obrazu dokumentu
tekst odręczny
segmentacja linii tekstu
profil projekcyjny
ciąg tekstowy
Opis:
There are a large number of historical documents in libraries and other archives throughout the world. Most of them are written by hand. In many cases they exist in only one specimen and are hard to reach. Digitization of such artifacts can make them available to the community. But even digitized, they remain unsearchable, and an important task is to draw the contents in the computer readable form. One of the first steps in this direction is to recognize where the lines of the text are. Computational intelligence algorithms can be used to solve this problem. In the present paper, two groups of algorithms, namely, projection-based and tensor voting-based, are compared. The performance is evaluated on a data set and with the procedure proposed by the organizers of the ICDAR 2009 competition.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 3; 585-596
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies