Ettl, Anne-Sophie (2012)
Klassifikation von Bildbereichen in digitalisierten Dokumenten zur Anwendung auf mobilen Geräten.
Technische Universität Darmstadt
Bachelorarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Die weiterführende Verarbeitung und maschinelle Interpretation von Bildmaterial spielt eine immer wichtigere Rolle im Mobile-Bereich. Sowohl für die effiziente Kompression als auch für die maschinelle Auswertung von Texten bietet es sich an, Textinhalte nicht als Grafik, sondern als Textinformation zu speichern. Hierzu soll mit der Kamera eines Smartphones aufgenommenes Bildmaterial von Magazinen nach Text- und Bildbereichen klassifiziert werden. In der Arbeit werden etablierte Desktop-Verfahren vorgestellt und hinsichtlich ihrer Anwendungsmöglichkeiten auf Mobilgeräten untersucht. Im Anschluss wird ein Ansatz für ein Verfahren zur Bildsegmentierung entwickelt, das die begrenzten Ressourcen der mobilen Geräte berücksichtigt. Eine prototypische Implementierung wird in Python mithilfe der OpenCV-Bibliothek realisiert.
| Typ des Eintrags: | Bachelorarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2012 |
| Autor(en): | Ettl, Anne-Sophie |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Klassifikation von Bildbereichen in digitalisierten Dokumenten zur Anwendung auf mobilen Geräten |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2012 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Die weiterführende Verarbeitung und maschinelle Interpretation von Bildmaterial spielt eine immer wichtigere Rolle im Mobile-Bereich. Sowohl für die effiziente Kompression als auch für die maschinelle Auswertung von Texten bietet es sich an, Textinhalte nicht als Grafik, sondern als Textinformation zu speichern. Hierzu soll mit der Kamera eines Smartphones aufgenommenes Bildmaterial von Magazinen nach Text- und Bildbereichen klassifiziert werden. In der Arbeit werden etablierte Desktop-Verfahren vorgestellt und hinsichtlich ihrer Anwendungsmöglichkeiten auf Mobilgeräten untersucht. Im Anschluss wird ein Ansatz für ein Verfahren zur Bildsegmentierung entwickelt, das die begrenzten Ressourcen der mobilen Geräte berücksichtigt. Eine prototypische Implementierung wird in Python mithilfe der OpenCV-Bibliothek realisiert. |
| Freie Schlagworte: | Business Field: Digital society, Research Area: Confluence of graphics and vision, Digital image processing, Digitization and image capture, Text segmentation, Image analysis |
| Zusätzliche Informationen: | 59 S. |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 12 Nov 2018 11:16 |
| Letzte Änderung: | 12 Nov 2018 11:16 |
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