[Català]: Aquest projecte presenta un mètode de detecci
ó i segmentació de text basat en l’estimació d’amplada de traç com a característica distintiva dels caràcters i una segmentació basada en el creixement de regions que permet
obtenir les regions dels caràcters utilitzant la informació de color i de
l’amplada de traç.
El projecte parteix d’una implementació
inicial on el detector de text
treballa nomes amb l’estimació de l’amplada de traç, on s’ha adaptat i desenvolupat un sistema de segmentació que aprofita les característiques de l’amplada de traç entre altres, afegint noves etapes que fan ús de la
segmentació per tal de millorar la detecció de text.
El mètode implementat s’aplicarà sobre imatges amb text d’origen digital i origen natural, buscant una bona detecció en les dades d’origen digital i avaluant-lo també en imatges naturals.
Els resultats seran generats i comparats amb les bases de dades proporcionades per ICDAR
(International Conference on Document Analysys and Recognition), fent ús del seu sistema d’avaluació comparant també
els resultats amb altre mètodes registrats
a ICDAR.
[Castellano]: Este proyecto presenta un método de detección y segmentación de texto
basado en la estimación de ancho de trazo como característica distintiva de
los caracteres y una segmentación basada en el crecimiento de regiones que permite obtene
r las regiones de los caracteres utilizando la información de color y de la anchura de trazo.
El proyecto parte de una implementación inicialdonde el detector de texto trabaja sólo con la estimación del ancho de trazo, donde se ha adaptado y desarrollado un sistema de segmentación que aprovecha las
características de la anchura de trazo entre otros, añadiendo nuevas etapas que hacen uso de la segmentación para mejorar la detección de texto.
El método implementado aplicará sobre imágenes con texto de origen digital y origen natural, buscando una buena detección en los datos de origen digital y evaluándolo también en imágenes naturales.
Los resultados serán generados y comparados con las bases de datos proporcionadas por ICDAR (International Conference on Documento
Analysys and Recognition), haciendo uso de su sistema de evaluación comparando también los resultados con otro métodos registrados en ICDAR.
[English]: This project presents a method of detection and segmentation based word
estimation of stroke width as a distinctive feature and character segmentation based on region growing for obtaining the regions of the character using information as color and the width of the stroke.
The project starts with an initial implementation where the detector works only with the stroke width , which has been adapted and developed a segmentation scheme
that takes advantage of the characteristics of the stroke width among other things, adding new stages that make use of
segmentation to improve the detection
of text.
The implemented method is applied i to digital and natural origin images with text, looking for a good detection on the digital data and evaluating them also in natural images.
The results will be generated and compared with databases provided by
ICDAR (International Conference on Document Recognition and Analysys), using the system of evaluation by comparing the results with other methods also registered ICDAR.
