Abstract-De flesta dokumentigenkänningsarbete hittills har utförts på engelsk text. På grund av den stora överlappningen mellan de teckenuppsättningar som finns på engelska och stora västeuropeiska språk som franska och tyska, har vissa utvidgningar av den grundläggande engelska förmågan till dessa språk ägt rum. Automatisk språkidentifiering före optisk teckenigenkänning är dock inte allmänt tillgänglig och ger nytta till sådana system. Språk och deras skript har attribut som gör det möjligt att automatiskt bestämma ett dokuments språk. Detektering av värdena för dessa attribut kräver erkännande av särskilda egenskaper hos dokumentbilden och, när det gäller språk som använder latinska symboler, teckensyntax för det underliggande språket. Vi har utvecklat tekniker för att särskilja vilket språk som finns representerat i en bild av texten. Detta arbete är begränsat till en liten men viktig del av världens språk. Metoden först klassificerar manuset i två breda klasser: Han-baserade och latinbaserade. Denna klassificering baseras på de rumsliga sambanden mellan funktioner relaterade till de uppåtgående konkaviteterna i karaktärsstrukturer. Språkidentifiering inom Han-skriptklassen (kinesiska, japanska, koreanska) utförs genom analys av fördelningen av optisk densitet i textbilderna. Vi hanterar 23 latinbaserade språk med hjälp av en teknik baserad på teckenform koder, en representation av latinsk text som är billig att beräkna.
I REF använder det föreslagna systemet fördelningen av konkaviteter till toppen av tecknen i textraderna för att diskriminera asiatiska och latinska skript.
Determination of the script and language content of document images
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}