Классификация символов в алгоритмах сжатия изображения текста и системы оптического распознавания

Abstract

Показано, що отримання мінімально можливої кількості класів при двохетапній класифікації зображень символів тексту дає можливість зменшити похибку розпізнавання тексту системами оптичного розпізнавання практично на 50% в порівнянні з форматом ВМР i близько 35% - 40% в порівнянні з класифікацією у формат DjVu.

Показано, что получение минимально возможного количества классов при двухэтапной классификации изображений символов текста дает возможность уменьшить ошибку распознавания текста системами оптического распознавания практически на 50% по сравнению с форматом ВМР и около 35%- 40% по сравнению с классификацией в формате DjVu.

It is proved that the forming of the possible minimum of the quantity of classes within two stage classification of the text symbol images allows to minimize the error of text recognition bу the systems of optica1 recognition for about 50% as comparing with the ВМР format and about 35% - 40% as comparing with c1assification within DjVu format.