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【2h】

Adaptive Hindi OCR Using Generalized Hausdorff Image Comparison

机译:使用广义Hausdorff图像比较的自适应印地语OCR

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摘要

In this paper, we present an adaptive Hindi OCR using generalized Hausdorimage comparison implemented as part of a rapidly retargetable language toolreort. The system includes: script identification, character segmentation,training sample creation and character recognition. The OCR design(completed in one month) was applied to a complete Hindi-English bilingualdictionary (with 1083 pages) and a collection of ideal images extracted fromHindi documents in PDF format. Experimental results show the recognitionaccuracy can reach 88% for noisy images and 95% for ideal images, both atthe character level. The presented method can also be extended to design OCRsystems for differentscripts.(LAMP-TR-105)(CAR-TR-987)(UMIACS-TR-2003-87)
机译:在本文中,我们提出了使用广义Hausdorimage比较的自适应印地语OCR,该比较是作为快速可重定目标语言工具的一部分而实现的。该系统包括:脚本识别,字符分割,训练样本创建和字符识别。将OCR设计(在一个月内完成)应用于完整的印地文-英文双语词典(共1083页),并从印地文文档中提取PDF格式的理想图像集合。实验结果表明,在字符级上,噪点图像的识别准确率均达到88%,理想图像的识别准确率达到95%。所提出的方法还可以扩展到针对不同脚本设计OCR系统。(LAMP-TR-105)(CAR-TR-987)(UMIACS-TR-2003-87)

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