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In this work a method to identify the text regions in a document, using texture based classification is presented. More precisely, homogeneous regions of a document are classified according to the two classes “text” and “non text”. The proposed method is based on Gabor filtering according to a scheme of multichannel filtering. Thanks to a preliminary spectral analysis is possible to perform the classification using only a couple of Gabor filters, tuned on the text interline frequency. The method relys basically on the measure of the ratio between the input signal, and the signal filtered with a suitable bank of Gabor filters, and does not require any a-priori knowledge on the text to classify
Text Block Detection for Document Segmentation
T. Coianiz;F. Fignoni
1998
Abstract
In this work a method to identify the text regions in a document, using texture based classification is presented. More precisely, homogeneous regions of a document are classified according to the two classes “text” and “non text”. The proposed method is based on Gabor filtering according to a scheme of multichannel filtering. Thanks to a preliminary spectral analysis is possible to perform the classification using only a couple of Gabor filters, tuned on the text interline frequency. The method relys basically on the measure of the ratio between the input signal, and the signal filtered with a suitable bank of Gabor filters, and does not require any a-priori knowledge on the text to classify
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.