ROBSON_MONTENEGRO_PRES

Ret i f i cação de I magens de
Document os Capt ur ados por
Di sposi t i vos Móvei s Ut i l i zando
Tr ansf or mada de Hough e
Hi st ogr amas de Gr adi ent es
Or i ent ados
Di sser t ação de Mest r ado
Robson Davi d Mont enegr o
Or i ent ador : Pr of . Dr . Car l os Al exandr e Bar r os de
Mel l o
12 de Junho de 2015

2
Sumár i o
• I nt r odução, Mot i vação e
Obj et i vos
• Cor r eção de I magens Capt ur adas
por Di sposi t i vos Móvei s
• Mét odo Pr opost o
• Exper i ment os e Resul t ados
• Concl usões e Tr abal hos Fut ur os
Retificação de Imagens de Documentos Capturados por Dispositivos Móveis utilizando HT e HOG

3
I nt r odução
• Ret i f i cação de I magens de
Document os. . .
• “ Papel não nos dei xar á nas
pr óxi mas décadas. ” (Breuel ,
2005)
– Acer vos
– Cont r at os
– Document os
– Ci ênci a For ense

4
I nt r odução
• Papel
–Fr ági l
–Suscet í vel ao envel heci ment o
–Canai s l ent os
• Popul ar i zação da
di gi t al i zação
–Pr eser vação
–Tr ansmi ssão

5
I nt r odução
• Recuper ação de I nf or mação
– Si st emas de Reconheci ment o
Aut omát i co de Document os ( SRAD)
– OCRs
• Gest ão El et r ôni ca de
Document os ( GED)

6
Mot i vação
• Domí ni o de mer cado do Escâner
– Fal t a de por t abi l i dade
– Document os f r ágei s
– Cadast r os ( Aber t ur a de Cont as)
– Bi bl i ot ecas, Tr i bunai s
• Di sposi t i vos móvei s
– Por t abi l i dade, cust o, não cont at o
– 281, 7 mi l hões ( TELECO, 2 0 1 5 )

7
Mot i vação

8
Obj et i vos
• Desenvol vi ment o de uma abor dagem
par a cor r i gi r di st or ções de
per spect i va causadas pel a capt ur a
de document os por di sposi t i vos
móvei s sem dependênci a do cont eúdo
t ext ual .
• Cont r i bui r com est ado da ar t e par a um pr obl ema
sem sol ução
• Const r ução de uma base de document os pessoai s
br asi l ei r os
• Pr opor sol ução ef i ci ent e par a cor r eção deRetificação de Imagens de Documentos Capturados por Dispositivos Móveis utilizando HT e HOG

9
Cor r eção de I magens
Capt ur adas por
Di sposi t i vos Móvei s

10
Capt ur adas por
• 3 D
• 2 D
– FUJIMOTO ( 2 0 0 7 )
– Bukha r i e t a l ( 2 0 1 1 )
– St a ma t o p o ul o s e t a l ( 2 0 1 1 )

11
Capt ur adas por

12
Capt ur adas por

13
Mét odo Pr opost o

14
Mét odo Pr opost o

15
Aj ust e do Cont r ast e
• Mapeament o RGB - > Tons de
Ci nza

16

17

18
Apl i cação da HT- HOG

19
Cál cul o dos HOGs
• Hi st ogr ama de Gr adi ent es
Or i ent ados
– Dal al e Tri ggs (2005)
– Descr i t or de di r eção e
i nt ensi dade

20
Cál cul o dos HOGs
Or i ent ados
– Dal al e Tri ggs (2005)
– Descr i t or de di r eção e
i nt ensi dade

21
Cál cul o dos HOGs
Or i ent ados

22
Cál cul o dos HOGs
Or i ent ados

23
Cál cul o dos HOGs
Or i ent ados
c e l l Si z e
cellSize
numBi ns

24
Cál cul o dos HOGs
Or i g i na l
c e l l Si z e = 1 6
c e l l Si z e = 4
c e l l Si z e = 8 c e l l Si z e = 6 4
c e l l Si z e = 3 2

25
Cál cul o dos HOGs
Or i g i na l numBi ns = 1 6
numBi ns = 4
numBi ns = 8 numBi ns = 6 4
numBi ns = 3 2

26
Sel eção de HOGs sem
I ncl i nação
numBi ns = 9 e cel l Si ze = 16

27
Sel eção de HOGs sem
I ncl i nação
numBi ns = 9 e cel l Si ze = 16

28
Li mpeza de Component es

29

30

31
Apl i cação da HT
• Tr ansf or mada de Hough

32
Apl i cação da HT
• Tr ansf or mada de Hough

33
Apl i cação da HT

34
Apl i cação da HT

35
Anál i se do Gr au de
Di st or ção

36
Di st or ção

37
Di st or ção

38
Di st or ção

39
Sel eção de HOGs com
I ncl i nação

40
I ncl i nação
• Nor mal i zação

41
I ncl i nação
• Nor mal i zação

42
I ncl i nação
• Resul t ado da HT- HOG com
I ncl i nação

43
I ncl i nação
• Combi nando os doi s r esul t ados

44
Sel eção das Li nhas
• Encont r ar

45
Li nh
as
Hor i zont
ai s
Li nhas de
Topo
Li nhas de
Base
Ver t i cai
s
Li nhas à
Esquer da
Li nhas à
Di r ei t a

46
• I dent i f i car l i nhas Hor i zont ai s
e Ver t i cai s

47
• I dent i f i car l i nhas Lat er ai s

48
• Remoção de o ut l i e r s

49

50

51
• I dent i f i car

52
• I dent i f i car

53
Apl i cação da Cor r eção

54
Exper i ment os e
Resul t ados

55
Base de I magens
• Bases exi st ent es r i cas em
t ext o e al t a r esol ução
• Di sposi t i vos móvei s
– Sem cont r ol e de i l umi nação
– Sem base f i xa

56
Base de I magens
• Di st or ções

57
Base de I magens
• Model os

58
Met odol ogi a dos
Exper i ment os
• Gr o und Tr ut h – 4 vol unt ár i os
1. Mar car quat r o cant os do document o;
2. Caso cant o não est ej a no domí ni o
vi sí vel , mar car l ocal pr ovável ;
3. Caso cant o sej a ar r edondado,
mar car no encont r o i magi nár i o das
mar gens do document os.

59
Met odol ogi a dos
Exper i ment os
• Gr o und Tr ut h

60
Met odol ogi a dos
Exper i ment os
• Gr o und Tr ut h

61
Met odol ogi a dos
Exper i ment os
• Cál cul o do Er r o

62
Met odol ogi a dos
Exper i ment os
• Par amet r i zações do Mét odo
Pr opost o
– numBi ns var i ação l i near
– c e l l Si z e var i ação exponenci al

63
Resul t ados e Anál i se

64

65

66

67
• Anál i se Qual i t at i va

68

69

70

71

72

73

74
• OCRs
– Fi neReader
– TOCR
• Di – Di f er ença ent r e r esul t ado
de l egi bi l i dade

75
• Toda a Base:
• I magens Di st or ci das:

76
• Test e de hi pót ese de Wi l c o x o n
i ndi ca que o novo mét odo
mel hor ou a l egi bi l i dade das
i magens.

77
• Compar ação com St amat opoul os
e t a t . ( 2011)
• Ut i l i zou base compost a por
pági nas de l i vr os.
• Necessi dade de f or necer
di mensões dos car act er es.

78
• St amat opoul os e t a t . ( 2011)

79

80

81

82
Concl usões e Tr abal hos
Fut ur os

83
Concl usões
• Exi st em si t uações onde o uso
de escâner es são pr oi bi t i vos.
• Di sposi t i vos por t át ei s
apr esent am al t er nat i va vi ável .
• Sol uções at uai s dependem de
r i co cont eúdo t ext ual .

84
Concl usões
• O mét odo pr opost o é ef i caz par a
r et i f i cação de i magens capt ur adas
por di sposi t i vos móvei s.
– Tr ansf or mada de Hough e Descr i t or de
HOGs
– 4, 08% de er r o
• Est udo do i mpact o de c e l l Si z e e
numBi ns .
• API do HT- HOG.
• Base de i magens de document os
pessoai s.

85
Tr abal hos Fut ur os
• Adi ci onar supor t e a document os
dobr ados
• Tr at ar document os com di st or ção de
encur vament o
• Ut i l i zar i nf or mação de t amanho de
l i nha na HT
• Ut i l i zar i nf or mação de cor par a
r emoção de o ut l i e r s
• Di sponi bi l i zar base de document os
pessoai s par a f oment ar
be nc hma r ki ng .Retificação de Imagens de Documentos Capturados por Dispositivos Móveis utilizando HT e HOG

87
I nt r odução
Retificação de Imagens de Documentos Capturados por Dispositivos Móveis utilizando HT e
HOG
• Pr ocessament o di gi t al de document os:

88
Hough

89
Apl i cação da HT
Pi xel s HOGs cel l Si ze Di mi nui ção
( %)
2592 x 1458
648 x 364 4 93%
324 x 182 8 98%
162 x 91 16 99%

ROBSON_MONTENEGRO_PRES

Recomendados

Recomendados

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Destaque (20)

ROBSON_MONTENEGRO_PRES

Notas do Editor