Layout analys är en grundläggande process i dokumentbild analys och förståelse. Den innehåller tre viktiga delprocesser som är sidsegmentering, textlinjesegmentering och baslinjedetektering. I detta dokument föreslår vi en multi-task layout analysmetod som använder en enda FCN-modell för att lösa ovanstående tre problem samtidigt. I vårt arbete är en multi-task FCN tränad att segmentera dokumentbilden i olika regioner (bakgrund, huvudtext, kommentar och dekoration), cirkel konturen på textrader och upptäcka centrumlinjerna för textrader genom att klassificera pixlar i olika kategorier. Genom övervakad inlärning på dokumentbilder med pixel-vis märkt, FC-N kan extrahera diskriminerande funktioner och utföra pixel-wise klassificering korrekt. Baserat på ovanstående resultat kan textlinjer segmenteras och varje textlinjes baslinje kan bestämmas. Därefter vidtas efterbehandlingsåtgärder för att minska buller, korrigera fel segmenteringar och producera slutresultatet. Experimentella resultat på det offentliga datasetet DIVA-HisDB [Simistira et al., 2016] som innehåller utmanande medeltida manuskript visar hur effektiv och överlägsen den föreslagna metoden är.
Y. Xu m.fl. föreslog en multi-task layout analys metod som använder en enda Fully Convolutional Network för att utföra sida segmentering, text linje segmentering, och baslinje upptäckt på medeltida manuskript, samtidigt REF.
Multi-task Layout Analysis for Historical Handwritten Documents Using Fully Convolutional Networks
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}