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Grüning,  Tobias

Neural text line extraction in historical documents  : a two-stage clustering approach

Rostock : Universität , 2018

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00002427

http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002427

Accessibility of the valuable cultural heritage which is hidden in countless scanned historical documents is the motivation for the presented dissertation. The developed (fully automatic) text line extraction methodology combines state-of-the-art machine learning techniques and modern image processing methods. It demonstrates its quality by outperforming several other approaches on a couple of benchmarking datasets. The method is already being used by a wide audience of researchers from different disciplines and thus contributes its (small) part to the aforementioned goal.

Dissertation Open Access


Einrichtung :
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Gutachter :
Labahn,  Roger
Gatos,  Basilis
Sprache(n) :
Englisch
übersetzte Zusammenfassung :
Das Erschließen des unermesslichen Wissens, welches in unzähligen gescannten historischen Dokumenten verborgen liegt, bildet die Motivation für die vorgelegte Dissertation. Durch das Verknüpfen moderner Verfahren des maschinellen Lernens und der klassischen Bildverarbeitung wird in dieser Arbeit ein vollautomatisches Verfahren zur Extraktion von Textzeilen aus historischen Dokumenten entwickelt. Die Qualität wird auf verschiedensten Datensätzen im Vergleich zu anderen Ansätzen nachgewiesen. Das Verfahren wird bereits durch eine Vielzahl von Forschern verschiedenster Disziplinen genutzt.
DDC Klassifikation :
510 Mathematik
URN :
urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00002427-7
Persistente URL:
http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002427
erstellt am:
2019-03-27
zuletzt geändert am:
2019-05-06
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