Machine Learning in Document Analysis and Recognition

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2008

3540762795 / 9783540762799

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The objective of Document Analysis and Recognition (DAR) is to recognize the text and graphicalcomponents of a document and to extract information. With rst papers dating back to the 1960's, DAR is a mature but still gr- ing research eld with consolidated and known techniques. Optical Character Recognition (OCR) engines are some of the most widely recognized pr- ucts of the research in this eld, while broader DAR techniques are nowadays studied and applied to other industrial and o ce automation systems. In the machine learning community, one of the most widely known - search problems addressed in DAR is recognition of unconstrained handwr- ten characters which has been frequently used in the past as a benchmark for evaluating machine learning algorithms, especially supervised classi ers. However, developing a DAR system is a complex engineering task that involves the integration of multiple techniques into an organic framework. A reader may feel that the use of machine learning algorithms is not approp- ate for other DAR tasks than character recognition. On the contrary, such algorithms have been massively used for nearly all the tasks in DAR. With large emphasis being devoted to character recognition and word recognition, other tasks such as pre-processing, layout analysis, character segmentation, and signature veri cation have also bene ted much from machine learning algorithms.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783540762799

Titel
Machine Learning in Document Analysis and Recognition
Autor
Hiromichi Fujisawa
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2008
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3540762795
ISBN-13
9783540762799
Artikelgewicht
834 Gramm
Abmessungen
241x160x29 mm

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