Text/non-text classification of connected components in document images (2017)
- Autores:
- Autores USP: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; AGUILAR, FRANK DENNIS JULCA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/SIBGRAPI.2017.66
- Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; MINERAÇÃO DE DADOS
- Palavras-chave do autor: text segmentation; connected component classification; convolutional neural network
- Agências de fomento:
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Editora: IEEE
- Local: Piscataway
- Data de publicação: 2017
- Fonte:
- Título do periódico: Proceedings
- Nome do evento: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI)
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
JULCA AGUILAR, Frank Dennis e MAIA, Ana L. L. M e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Text/non-text classification of connected components in document images. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2017.66. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Julca Aguilar, F. D., Maia, A. L. L. M., & Hirata, N. S. T. (2017). Text/non-text classification of connected components in document images. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI.2017.66 -
NLM
Julca Aguilar FD, Maia ALLM, Hirata NST. Text/non-text classification of connected components in document images [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2017.66 -
Vancouver
Julca Aguilar FD, Maia ALLM, Hirata NST. Text/non-text classification of connected components in document images [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI.2017.66 - Integration of shape context and neural networks for symbol recognition
- ExpressMatch: a system for creating hground-truthed datasets of online mathematical expressions
- A general framework for the recognition of online handwritten graphics
- Recognition of online handwritten mathematical expressions using contextual information
- Multilevel training of binary morphological operators
- Subexpression and dominant symbol histograms for spatial relation classification in mathematical expressions
- On machine-learning morphological image operators
- Matching based ground-truth annotation for online handwritten mathematical expressions
- Mathematical symbol hypothesis recognition with rejection option
- Symbol detection in online handwritten graphics using faster R-CNN
Informações sobre o DOI: 10.1109/SIBGRAPI.2017.66 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 | 2865714.pdf |
Como citar
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
