Nhận dạng các biểu mẫu tài liệu

1

I H C QU C GIA HÀ N I
TR

NGă

IăH CăCÔNGăNGH

PHAN V N THU N

NH N D NG CÁC BI UăM U TÀI LI U
ChuyênăngƠnh:ăCôngăngh ăthôngătin.
Mƣăs :ă1.01.10

LU NăV NăTH CăS .

NG

IăH

NGăD NăKHOAăH C:ăăPGS.TS.ăNGÔ QU C T O

HÀăN Iăậ 2007


2

L IăC Mă N!
Lu n v n lƠ k t qu đ t đ
tr

ng

i h c Công Ngh -

c sau hai n m h c cao h c (2004-2006) t i

i h c Qu c Gia HƠ N i vƠ quá trình nghiên c u,

công tác t i Trung tơm nghiên c u vƠ phát tri n Công ngh ph n m m,

ih c

Công ngh , HQGHN.
Tr

c tiên tôi xin g i l i bi t n chơn thƠnh nh t t i PGS. TS Ngô Qu c T o

vƠ Th c s Nguy n Ti n S , ng

i th y đƣ truy n đ t cho tôi nh ng ki n th c đ u

tiên v X lý nh vƠ nh n d ng, ng

i th y đƣ dìu d t, h

ng d n tôi vƠ cho tôi

nh ng ý ki n quý báu, nh ng l i khuyên b ích trong su t quá trình tìm hi u vƠ
hoƠn thƠnh lu n v n nƠy.

Tôi xin bƠy t lòng bi t n đ n các th y cô trong Tr

ng

i h c Công ngh

đƣ d y d tôi trong su t hai n m h c cao h c v a qua. Tôi xin g i l i c m n đ n
Trung tơm nghiên c u vƠ phát tri n Công ngh Ph n m m, n i đƣ t o đi u ki n cho
chúng tôi h c t p trong su t th i gian h c cao h c.
Tôi xin bƠy t lòng cám n sơu s c đ n anh ch , b n bè cùng l p K11T2 đƣ
cho tôi nh ng l i đ ng viên, góp ý vƠ giúp đ

tôi trong quá trình h c t p vƠ th c

hi n lu n v n. Tôi xin c m n các th y, anh ch vƠ các b n trong Trung tơm nghiên
c u vƠ phát tri n Công ngh ph n m m luôn cho tôi nh ng l i đ ng viên, khích l ,
nh ng góp ý sơu s c vƠ nh ng đ nh h

ng đ tôi s m hoƠn thƠnh lu n v n nƠy. Xin

c m n Khoa Công ngh thông tin, Tr

ng

i h c Công ngh , HQGHN luôn t o

đi u ki n t t cho tôi h c t p vƠ công tác trong su t quá trình h c t p vƠ lƠm lu n
v n.
Cu i cùng tôi xin bƠy t lòng bi t n sơu s c t i gia đình, n i luôn ng h ,
giúp đ vƠ

bên tôi trong m i hoƠn c nh khó kh n.

HƠ N i, tháng 11/2007
Phan V n Thu n


3

L IăCAMă OAN
Tôi xin cam đoan k t qu đ t đ
nhơn tôi, không sao chép l i c a ng

c trong lu n v n lƠ s n ph m c a riêng cá
i khác. Lu n v n lƠ k t qu c a quá trình h c

t p, nghiên c u vƠ lƠm vi c nghiêm túc trong su t h n hai n m cao h c. Trong toƠn
b n i dung c a lu n v n, nh ng đi u đ

c trình bƠy ho c lƠ k t qu nghiên c u

c a cá nhơn ho c lƠ k t qu t ng h p t nhi u ngu n tƠi li u khác. Nh ng k t qu
nghiên c u nƠo c a cá nhơn đ u đ

c ch ra rõ rƠng trong lu n v n. Các thông tin

t ng h p hay các k t qu l y t nhi u ngu n tƠi li u khác thì đ

c trích d n m t

cách đ y đ vƠ h p lý. T t c các tƠi li u tham kh o đ u có xu t x rõ rƠng vƠ đ

c

trích d n h p pháp.
Tôi xin hoƠn toƠn ch u trách nhi m vƠ ch u m i hình th c k lu t theo quy đ nh
cho l i cam đoan c a mình.

HƠ N i, tháng 11/2007
Phan V n Thu n


4

M CăL C
M

U

CH

NG 1 - T ng quan ......................................................................................... 8

1.1 t v n đ .............................................................................................................. 8
1.2 N i dung vƠ c u trúc c a lu n v n ............................................................. 10

CH NG 2 - Khái quát m t s ph ng pháp phơn vùng nh vƠ kh
nghiêng ............................................................................ Error! Bookmark not defined.
2.1 T ng quan v x lý bi u m u. ...................... Error! Bookmark not defined.

2.1.1 Các đ c tr ng c a bi u m u ....................... Error! Bookmark not defined.
2.1.2 Quá trình x lý bi u m u d a trên Ngôn ng mô t bi u m u ..Error!

Bookmark not defined.

2.1.3 Quá trình x lý bi u m u d a trên đ ng ký bi u m u (Form
registration)............................................................... Error! Bookmark not defined.
2.1.4 H th ng x lý bi u m u ............................ Error! Bookmark not defined.

2.2 Các k thu t th ng đ c s d ng trong nh n d ng c u trúc bi u
m u................................................................................. Error! Bookmark not defined.
2.2.1 Ch nh đ nghiêng c a v n b n bi u m u Error! Bookmark not defined.
2.2.1.1.
2.2.1.2.

Phơn tích hình nh c a phép chi u ..... Error! Bookmark not defined.
Xác đ nh góc nghiêng d a vƠo bi n đ i Hough .... Error! Bookmark

not defined.

2.2.1.3.
2.2.1.4.
2.2.1.5.
defined.

2.2.1.6.

Phơn c m hƠng xóm g n nh t ............. Error! Bookmark not defined.
S t ng quan c a các đ ng th ng .. Error! Bookmark not defined.
M t s k thu t tính góc nghiêng khác. ........... Error! Bookmark not

B ng t ng k t v các thu t toán xác đ nh góc nghiêng. ...........Error!

Bookmark not defined.

2.2.2 Phơn tích trang ............................................... Error! Bookmark not defined.
2.2.2.1.
2.2.2.2.
defined.

2.2.2.3.
defined.

2.2.2.4.
2.2.2.5.

Các k thu t phơn vùng ký t ............. Error! Bookmark not defined.
Các k thu t phơn vùng trang v n b n. ............ Error! Bookmark not
Các k thu t k t h p phơn vùng/phơn l p ....... Error! Bookmark not

Các k thu t phơn l p kh i ................. Error! Bookmark not defined.
B ng t ng k t v các k thu t phơn tích trang. Error! Bookmark not

defined.

CH

NG 3 -

xu t gi i pháp s d ng bi u m u đ ng ..............Error!

Bookmark not defined.

3.1 H th ng x lý bi u m u đ ng. .................... Error! Bookmark not defined.

3.1.1 Gi i thi u v h th ng x lý bi u m u .... Error! Bookmark not defined.


5

3.1.2 So sánh v i các ph

ng pháp truy n th ng .......... Error! Bookmark not

defined.

3.1.3 Ph ng pháp nhơn d ng c b n ................ Error! Bookmark not defined.
3.1.4 Thi t k h th ng .......................................... Error! Bookmark not defined.
3.1.4.1.
3.1.4.2.
3.1.4.3.
3.1.4.4.

Ki n trúc h th ng ................................ Error! Bookmark not defined.
H th ng chu n b bi u m u ............... Error! Bookmark not defined.
H th ng x lý bi u m u ..................... Error! Bookmark not defined.
ng d ng ............................................... Error! Bookmark not defined.

3.2 Các thu t toán x lý nh áp d ng cho x lý bi u m u đ ng ......Error!
Bookmark not defined.

3.2.1 Khái ni m bi u m u đ ng. ......................... Error! Bookmark not defined.
3.2.2 L c đ x lý bi u m u đ ng. .................. Error! Bookmark not defined.
3.2.3 Các ph ng pháp tách ch vi t tay ra kh i khung đi n...............Error!

Bookmark not defined.

3.2.3.1.
3.2.3.2.

Tìm hi u các thu t toán tách c b n. . Error! Bookmark not defined.
Tách ch vi t tay ra kh i khung đi n. Error! Bookmark not defined.

3.2.4.1.
3.2.4.2.

Ph
Ph

3.2.4 Xác đ nh v trí các khung đi n. ................. Error! Bookmark not defined.
ng pháp chi u............................... Error! Bookmark not defined.
ng pháp b qua các kho ng tr ng............. Error! Bookmark not

defined.

3.2.5 Xác đ nh thông tin n ch a trong các khung đi n. .... Error! Bookmark
not defined.

3.3 Các thu t toán khác áp d ng cho bi u m u đ ng . Error! Bookmark not
defined.

3.3.1 Thu t toán bóc vi n ...................................... Error! Bookmark not defined.
3.3.2 Thu t toán xác đ nh góc nghiêng.............. Error! Bookmark not defined.
3.3.2.1.
3.3.2.2.

Thu t toán s d ng phép chi u ........... Error! Bookmark not defined.
Thu t toán s d ng đ ng th ng dƠy. Error! Bookmark not defined.

3.4 Th c nghi m ....................................................... Error! Bookmark not defined.
3.4.1 Môi tr ng th c nghi m ............................. Error! Bookmark not defined.
3.4.2 Th c nghi m đ i v i các thu t toán c b n trên bi u m u đ ng

..................................................................................... Error! Bookmark not defined.
3.4.2.1. Th c nghi m tách ch vi t tay kh i khung đi n. .. Error! Bookmark
not defined.
3.4.2.2. Th c nghi m xác đ nh v trí các khung đi n thông tin .............Error!
Bookmark not defined.
3.4.2.3. Th c nghi m xác đ nh c u trúc đi m nh trong t ng khung ...Error!
Bookmark not defined.
3.4.3 Th c nghi m đ i v i các thu t toán khác.............. Error! Bookmark not
defined.
3.4.3.1. Xác đ nh góc nghiêng c a nh theo ph ng pháp chi u ..........Error!
Bookmark not defined.


6

3.4.3.2. Th c nghi m nh n d ng đ

ng th ng dƠy . Error! Bookmark not

defined.
K t lu n ........................................................................... Error! Bookmark not defined.
o TÀI LI U THAM KH O ........................................................................................... 12


7

DANHăM CăHÌNHă NH
ảình 2.1: L c đ quá trình x lý bi u m u d a trên Ngôn ng mô t bi u m u
................................................................................... Error! Bookmark not defined.
ảình 2.2: M t h th ng x lý bi u m u v n b n....... Error! Bookmark not defined.
ảình 2.3: (a) nh tr c khi kh nghiêng; (b) nh sau khi kh nghiêng .......... Error!
Bookmark not defined.
ảình 2.4: (a), (b), (c) : Các đ i t ng trên nh ; (d), (e), (f) : Phân c m các đ i
t ng [17] ................................................................. Error! Bookmark not defined.
ảình 3.1. Phân tách ch vi t tay và các khung......... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.2. ả th ng bi u m u đ ng. .......................... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.3: Data set ..................................................... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.4: Vùng mã hóa thông tin .............................. Error! Bookmark not defined.
ảình 3.5: M t minh h a v bi u m u đ ng............... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.6: Lu ng x lý ............................................... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.7: ảình nh c a ch m nh ............................ Error! Bookmark not defined.
ảình 3.8: M t c u trúc c a khung ............................ Error! Bookmark not defined.
ảình 3.9: M t bi u m u đ ng ................................... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.10: M t s c u trúc ch m nh ...................... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.11: M t l c đ x lý bi u m u đ ng ........... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.12 : Khung tr c khi tách ............................. Error! Bookmark not defined.
ảình 3.13 : Khung sau khi đã tách ch vi t tay ........ Error! Bookmark not defined.

ảình 3.14 : Ch vi t tay sau khi đã tách khung ........ Error! Bookmark not defined.
ảình 3.15 : Phép chi u theo chi u ngang ................. Error! Bookmark not defined.
ảình 3.16 : Phép chi u khung theo chi u d c .......... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.17 : Phép chi u theo chi u d c các đi m nh ............. Error! Bookmark not
defined.
ảình 3.18: nh scan có đ ng vi n màu đen ........... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.19: Các ki u hình d ng khác nhau c a c m, m i màu t ng ng v i m t
c m ............................................................................ Error! Bookmark not defined.
ảình 3.20: Mô t đi m lân c n tr c ti p ................... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.21: Mô t đi m lân c n ................................. Error! Bookmark not defined.
ảình 3.22: Mô t đi m n i ........................................ Error! Bookmark not defined.
ảình 3.23: nh scan có đ ng vi n màu đen và nh sau khi đã bóc vi n đen. Error!
Bookmark not defined.
ảình 3.24: (a) nh scan, các đ ng màu đ là các đ ng chi u góc nghiêng .
(b) nh đ c x p x b i các hình bình hành ............. Error! Bookmark not defined.
ảình 3.25: (a) nh scan. (b) (c) (d) nh các đ ng chi u đen và tr ng các góc
nghiêng -2.50, -3.50, 20 .............................................. Error! Bookmark not defined.
ảình 3.26: (a) nh scan. (b) nh sau khi chính xác góc nghiêng . Error! Bookmark
not defined.
ảình 3.27. nh tr c và sau khi xoay đúng chi u .... Error! Bookmark not defined.
ảình 3.28. Phi u tr l i đ c quét ng c chi u....... Error! Bookmark not defined.


8

M

U

Nh p d li u t đ ng đang lƠ bƠi toán ngƠy cƠng thu hút nhi u s chú ý vƠ

đ u t nghiên c u b i vì đơy th t s lƠ m t v n đ quan tr ng, c n thi t do kh n ng
áp d ng r ng rƣi vƠo th c t c ng nh hi u qu mƠ nó mang l i. Trong bƠi toán nƠy,
kh nhi u, kh nghiêng vƠ phơn vùng nh lƠ m t ph n có vai trò đ c bi t quan
tr ng. Ch c n ng c a nó lƠ chính xác nh, tách ra các vùng đ

c nh p thông tin,

tách ch vi t tay ra kh i khung đi n thông tin đ lƠm đ u vƠo cho module nh n
d ng ch . Trong lu n v n nƠy chúng tôi trình bƠy m t ph

ng pháp s d ng “c u

trúc các ch m nh ” đ t o ra các khung đi n thông tin. C u trúc các ch m nh nƠy
đ

c t o ra b i r t nhi u các ch m nh ho c các đo n th ng nh . Ph

ng pháp c a

chúng tôi có nh ng đ c đi m n i b t sau:
 Không c n thi t k bi u m u có mƠu s c mƠ v n tách các ký t ch
vi t tay ra kh i khung đi n.
 D dƠng tách ph n ch vi t tay ra kh i khung đi n m t cách nhanh
chóng vƠ d dƠng b ng các thu t toán x lý nh đ n gi n, đ c bi t
trong các tr

ng h p ch vi t tay đè lên khung.

 Chi phí cho x lý bi u m u lƠ th p
 Không c n bi t tr

c v trí logic c a các khung đi n ch vƠ tìm cách

x lý t đ ng các ký t trong khung ..
Chúng tôi đƣ ti n hƠnh th c nghi m trên nhi u m u bi u m u đ ng vƠ thu
đ

c nh ng k t qu r t kh quan.


9

T khóa – X lý nh, Phân tích trang tài li u, Nh n d ng, Bi u m u, Phép toán
hình thái, Active form.


10

CH
1.1

NGă1ă- T ngăquan

tăv năđ
Trong th c t , công vi c nh p d li u chi m m t chi phí khá l n do kh i

l

ng d li u ph i nh p vƠ công s c b ra đ đ m b o vi c nh p có đ chính xác

cao. Vì th t lơu v n đ nh p li u t đ ng đƣ đ

c đ u t nhi u. Ngu n d li u ph

bi n nh t lƠ các v n b n trên gi y, do đó gi i pháp ch y u lƠ ph i l y nh vƠ nh n
d ng. Nh n d ng lƠ bƠi toán đƣ xu t hi n khá lơu vƠ đƣ đ t đ

c nhi u thƠnh t u to

l n. Tuy nhiên nh n d ng m t v n b n b t kì bao g m c các v n b n có l n ch
vi t tay hay hình nh luôn lƠ m t bƠi toán khó vƠ hi n nay v n ch a th t s có gi i
pháp hoƠn ch nh.
Trên th gi i, hi n đƣ có nhi u ng d ng liên quan đ n v n đ nh n d ng
v n b n hay nh p d li u t đ ng. Có th k đ n nh : s n ph m FineReader, Scan
To Office c a hƣng ABBYY, Smart scan Xpress c a Pegasus Image, các ng d ng
ch m thi t đ ng ầ

Vi t Nam c ng đƣ có các ng d ng nh n d ng v n b n nh

VNDocR c a Vi n Công ngh Thông tin hay ImageScan c a CardPro.

ơy lƠ các

ng d ng nh n d ng ch in. Vi c nh n d ng ch vi t tay đang còn lƠ m t thách
th c. M t s nghiên c u v nh n d ng ch vi t tay đƣ đ

c th c hi n t i Vi n

CNTT vƠ B môn Công ngh Ph n m m. Tuy nhiên các ng d ng nƠy hi n v n còn
r t nhi u h n ch do kh n ng nh n d ng ch vi t tay ch a đ t đ

c đ chính xác

c n thi t đ có th áp d ng r ng rƣi trên th c t .
Có hai đ i t
các ph

ng v n b n c n nh n d ng có đ t tr ng khác nhau đòi h i có

ng pháp x lý khác nhau.

ó lƠ nh n d ng v n b n phi c u trúc vƠ nh n

d ng v n b n ki u bi u m u v i các d li u ch đ

c s p x p trong nh ng vùng xác

đ nh. Cùng v i s phát tri n c a công ngh x lý nh hi n nay, các thu t toán nh n
d ng ngƠy cƠng chính xác vƠ đ a ra đ
ch vi t tay c ng có th đ t đ

c các k t qu đáng tin c y. Ngay c đ i v i

c đ chính xác cao v i đi u ki n lƠ ch nh n d ng

t ng ch riêng bi t vƠ ch vi t đ p. V i các v n b n thông th

ng, ta khó có th đ t

11

đ

c đi u nƠy. Tuy nhiên, các bi u m u nh p li u lƠ ki u v n b n có c u trúc vƠ ta

có th đ a ra m t s quy t c rƠng bu c đ t ng đ chính xác cho vi c nh n d ng ch ng h n nh : các ch đ

c vi t riêng r trên các ô riêng bi t c a các vùng nh p

li u. M t khác, vi c nh n d ng ch vi t không c n thi t ph i ti n hƠnh trên toƠn b
nh c a tƠi li u mƠ ch gi i h n

nh ng vùng nh p d li u.

c đi m nƠy c ng cho

phép ta ti p c n bƠi toán m t cách có hi u qu h n, ch ng h n có th s d ng các
thông tin s n có t thi t k bi u m u lƠm tham s nh n d ng. M t khía c nh khác
c a nh n d ng bi u m u tƠi li u lƠ các d li u nh n d ng đ
bi u m u s ph i đ

c t đ ng g n vƠo m t tr

c c a m i vùng c a

ng d li u xác đ nh c a ng d ng.

Lu n v n nƠy ch gi i h n t p trung trình bƠy v quá trình nh n d ng các
vùng d li u, trích ch n ra ch vi t tay đ đ a vƠo module nh n d ng ch ti ng

Vi t. C th , chúng tôi đ xu t s d ng “bi u m u đ ng” vƠ các thu t toán x lý
trên bi u m u đ ng, bao g m xác đ nh các khung đi n thông tin, tách ch vi t tay ra
kh i khung đi n, mƣ hóa thông tin vƠo khung đi n, gi i mƣ các thông tin t khung
đi n d a vƠo c u trúc các đi m nh . Thêm vƠo đó, chúng tôi c ng s đ xu t m t
s thu t toán h tr đ nơng cao t l nh n d ng đúng. Các gi i pháp th c nghi m
bao g m các công vi c c th nh sau:
 Các thu t toán x lý bi u m u đ ng :
- Thu t toán xác đ nh các khung đi n thông tin.
- Thu t toán tách ch vi t tay ra kh i khung đi n thông tin vƠ ng
- Thu t toán gi i mƣ các thông tin.
 Các thu t toán nơng cao đ chính xác:
-

Thu t toán bóc biên.

-

Thu t toán ch nh đ nghiêng d a vƠo phép chi u.

-

Thu t toán ch nh đ nghiêng d a vƠo đ

ng th ng dƠy.

c l i.


12

 Th c nghi m
- Th nghi m đ chính xác c a các thu t toán.
ánh giá k t qu , hi u qu c a thu t toán vƠ nh n xét.

-

1.2 N iădungăvƠăc uătrúcăc aălu năv n
BƠi toán con đ
vƠ tách ra đ
N mb tđ

c th c hi n trong khoá lu n nƠy lƠ bƠi toán phơn vùng nh

c các ch vi t tay đ ph c v cho module nh n d ng ch vi t tay.
c khó kh n c ng nh nh ng đ c tr ng c a bƠi toán nƠy, chúng tôi đƣ

áp d ng m t gi i pháp m i, đó lƠ s d ng bi u m u đ ng, có đ chính xác cao trong
vi c ti n x lý bi u m u, phơn vùng vƠ tách ra đ

c các ch vi t tay đ nh n d ng.

V i n i dung chính lƠ trình bƠy nh ng lý thuy t c b n v ti n x lý nh,
phơn vùng nh khóa lu n đ
Ch

c t ch c nh sau:

ng 1: T ngăquan
Ph n đ u c a ch

ng gi i thi u v bƠi toán nh p d li u t đ ng nói chung:

tình hình Vi t Nam vƠ th gi i, các thƠnh t u đƣ đ t đ

c trong l nh v c nh n d ng

ch vi t, nh ng khó kh n c ng nh các đ c tr ng c a bƠi toán nh n d ng bi u m u
nh p d li u so v i các bƠi toán nh n d ng khác. Ph n ti p theo gi i thi u v h
th ng chung mƠ chúng tôi đang ti n hƠnh nghiên c u vƠ xơy d ng: nghiên c u vƠ
xơy d ng h th ng nh p d li u t đ ng b ng nh n d ng hình nh, ph m vi gi i h n
vƠ quy trình gi i quy t bƠi toán. T đó nêu lên n i dung mƠ chúng tôi nghiên c u vƠ
th c hi n trong bƠi toán chung.
Ch

ngă2:ăT ngăquanăm tăs ăph
Ch

ngăphápăphơnăvùngă nhăvƠăkh ănghiêng

ng hai trình bƠy v các ph

ng pháp phơn vùng nh, kh nghiêng, các

khái ni m vƠ t m quan tr ng c a kh nghiêng vƠ phơn vùng nh trong nh n d ng
bi u m u. Ch
m i ph
Ch

ng nƠy c ng xác đ nh các u nh

c đi m vƠ ph m vi áp d ng c a

ng pháp đ t đó l a ch n gi i pháp thích h p.

ngă3:ă

ăxu tăgi iăphápăs ăd ngăbi uăm u đ ng


13

Ch

ng nƠy trình bƠy v ph n vi c chính mƠ tôi đƣ th c hi n trong đ tƠi

chung: Gi i pháp s d ng h th ng x lý bi u m u đ ng cho vi c phơn vùng nh vƠ
tách ch vi t tay. N i dung c a ch

ng t p trung vƠo:

a ra các khái ni m v bi u m u đ ng vƠ h th ng x lý bi u m u



đ ng.
 Trình bƠy các thu t toán c b n ng d ng cho vi c nh n d ng bi u m u
đ ng.


ánh giá u vƠ nh

c đi m c a các thu t toán nƠy.

 Mô t chi ti t quá trình th c nghi m các thu t toán đƣ đ xu t.
Ch

ngă4:ăK tălu nă
Ch

ng b n t ng k t l i nh ng k t qu đ t đ

ti p t c th c hi n trong t

ng lai.

c vƠ nh ng vi c c n đ

c


14

o TÀIăLI UăTHAMăKH O
TƠiăli uăti ngăVi t
STT
[1]

Phan V n Thu n & Ngô Qu c T o:“ K t h p m t s k thu t x lý nh
nơng cao cho x lý bi u m u đ ng vƠ ng d ng”, ả i th o khoa h c qu c
gia l n th 3-Nghiên c u c b n và ng d ng công ngh thông tin, 10-2007

[2]

Phan V n Thu n & Ơo Thanh Khi t: “X lý t đ ng phi u đi u tra”, Khóa
lu n t t nghi p, đ i h c Công ngh , đ i h c Qu c gia ảà n i, 5-2004.

[3]

Tr n Thanh Phúc & inh V n Ph

ng: “ Nghiên c u vƠ xơy d ng h th ng

nh p tƠi li u t đ ng b ng nh n d ng quang h c”, Khóa lu n t t nghi p , đ i
h c Công ngh , đ i h c Qu c gia ảà n i, 5-2006.
TƠiăli uăti ngăAnh
STT
[4]

Yoji Maeda, Masaki Nakagawa: Design of paper based user interface for
editing document, Proc. SPIE, Vol.4307, pp184- 192 (2001)

[5]

/>
[6]

Koichi Kise, Yasuo Miki, Keinosuke Matsumoto: Backgrounds as
Information Carriers for Printed Documents, Proc.15th ICPR’2000, Vol.4,
pp380-384 (2000.9)

[7]

Bilan Zhu, Masaki Nakagawa: Informationd Encoding Into and Decoding
From Dot Texture for Active Form, Proc. ACM Symposium on Document
Engineering, pp105- 144 (2003.11)

[8]

Taro SHIMAMURA Bilan ZHU Atsushi MASUDA Motoki ONUMA
Takeshi SAKURADA Masaki NAKAGAWA: “A Prototype of An Active
Form System”, Seventh International Conference on Document Analysis
and Recognition (ICDAR), Edinburgh, Scotland, pp921-925 (2003.8).


15

[9]

Koichi Kise, Yasuo Miki, Keinosuke Matsumoto: Backgrounds as
Information Carriers for Printed Documents, Proc.15th ICPR’2000, Vol.4,
pp380-384 (2000.9)

[10]

Bilan Zhu, Taro Shimamura, Masaki Nakagawa:Document processing
methods for active form, Proc of the 3rd IASTED International Conference
Visualation, Image and Image processing, September 8-10 -2003, Spain

[11]

S.V. Rice, F.R Jenkins, and T.A. Nartker. The Fifth Annual Test of OCR
Accuracy. Technical Report TR-96-01, Information Science Research
Institute, University of Nevada, Las Vegas, April 1996

[12]

RM. Haralick. Document Image Understanding: Geometric and Logical
Layout. In IEEE Computer Society Con]. Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR), pages 385390, Seattle, Washington, 1994.

[13]

Y.Y. Tang, S.\\I. Lee, and C.Y. Suen. Automatic Document Processing: a
Survey. Pattern Recognition, 29(12):19311952, 1996.

[14]

A.K. Jain and B. Yu. Document Representation and Its Application to Page
Decomposition. Technical Report MSUCPS:TR96-63, Michigan State
University, East Lansing, MI, December 1996.

[15]

L. O'Gorman and R Kasturi. Dowment Image Analysis. IEEE Computer
Society Press, Los Alamitos, CA, 1995.

[16]

F. Fignoni, S. Messelodi, and C.M. Modena. Review of the State of the Art
in Optical Character Recognition. Part 1: Machine Printed Documents.

Technical Report #9607-03, IRST, Trento, Italy, June 1996.

[17]

J.M. White and G.D. Rohrer. Image Thresholding for Optical Character
Recognition and Other Apllications Requiring Character Image Extraction.
IBM Journal of Besercl; and Development, 27(4):400411, July 1983.

[18]

T. Taxt, P.J. Flynn, and A.K. Jain. Segmentation of Document Images. IEEE
Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1(12):13221329,
December 1989.

[19]

L. O'Gorman. Binarization and Multithresholding of Document Images


16

Using Connectivity. CVGIP: Graphical Models and Image Processing,
56(6):494506, 1994.
[20]

H.-S. Don. A Noise Attribute Thresholding Method for Document Image
Binarization. In Proc. of the 3th International Conference on Document
Analysis and Recognition, pages 231234, Montreal, Canada, August 1995.

[21]

Y. Liu and S.N. Srihari. Document Image Binarization Based on Texture
Features. IEEE Transactions on Pattern Analysis and lldachine Intelligence,
19(5):540544, May 1997.

[22]

J. Sauvola, T. Seppanen, S. Haapakoski, and M. Pietikainen. Adaptive
Document Binarization. In Proc. of the 4th International Conference on
Dowment Analysis and Recognition, pages 147152, Ulm, Germany, August
1997.

[23]

P.W. Palumbo, P. Swarninathan, and S.N. Srihari. Document image
binarization: Evaluation of algorithms. In Proc. of SPIE Symposium.
Applications of Digital Image Processing IX, volume 697, pages 278 285,
San Diego, California, August 1986.

[24]

O.D. Trier and T. Taxt. Evaluation of Binarization Methods for Document
Images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and lldachine Intelligence,
17(3):312315, March 1995.

[25]

A.T. Abak, U. Baris, and B. Sankur. The Performance Evaluation of
Thresholding Algorithms for Optical Character Recognition. In Proc. of the
4th International Conference on Dowment Analysis and Recognition, pages

697700, Ulm, Germany, August 1997.

[26]

\"1. Post!. Detection of linear oblique structures and skew scan in digitized
documents. In Proc. of the 8th International Conference on Pattern
Recognition, pages 687689, Paris, France, 1986.

[27]

H.S. Baird. The skew angle of printed documents. In Proc. of the Conference Society of Photographic Scientists and Engineers, volume 40, pages
2124, Rochester, NY, May, 20-21 1987.


17

[28]

G. Ciardiello, G. Scafuro, M.T. Degrandi, M.R. Spada, and M.P. Roccotelli.
An experimental system for office document handling and text recognition.
In Proc. of the 9th International Conference on Pattern Recognition, volume
2, pages 739743, Roma, Italy, November, 14-17 1988.

[29]

Y. Ishitani. Document Skew Detection Based on Local Region Complexity.
In Proc. of the 2nd International Conference on Dowment Analysis and
Recognition, pages 4952, 'I'sukuba, Japan, October 1993. IEEE Computer
Society.

[30]

A. Bagdanov and J. Kanai. Projection Profile Based Skew Estimation
Algorithm for JBIG Compressed Images. In Proc. of the 4th International
Conference on Dowment Analysis and Recognition, pages 401405, Ulm,
Germany, August 1997.

[31]

S.N. Srihari and V. Govindaraju. Analysis of Textual Images Using the
Hough Transform. Machine Vision and Applications, 2(3):141 153, 1989.

[32]

S. Hinds, J. Fisher, and D. D'Amato. A document skew detection method
using run-length encoding and the Hough transform. In Proc. of the 10th
International Conference on Pattern Recognition, pages 464468, Atlantic
City, NJ, June, 17-21 1990.

[33]

A.L. Spitz. Skew Determination in CCITT Group 4 Compressed Document
Images. In Proc. of the Symposium on Document Analysis and Information
Retrieval, pages 1125, Las Vegas, 1992.

[34]

D.S. Le, G.R. Thoma, and H. Wechsler. Automated Page Orientation and
Skew Angle Detection for Binary Document Images. Pattern Recognition,
27(10):13251344, 1994.

[35]

Y. Min, S.-B. Cho, and Y. Lee. A Data Reduction Method for Efficient
Document Skew Estimation Based on Hough Transformation. In Proc. of
the 13th International Conference on Pattern Recognition, pages 732736,
Vienna, Austria, August 1996. IEEE Press.

[36]

U. Pal and B.B. Chaudhuri. An improved document skew angle estimation


18

technique. Pattern Recognition Letters, 17(8):899904, July 1996.
[37]

B. Yu and A.K. Jain. A Robust and Fast Skew Detection Algorithm for
Generic Documents. Pattern Recognition, 29(10):15991629, 1996.

[38]

A. Hashizume, P.S. Yeh, and A. Rosenfeld. A method of detecting the
orientation of aligned components. Pattern Recognition Letters, 4:125132,
1986.

[39]

L. O'Gorman. The Document Spectrum for Page Layout Analysis.

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
15(11):11621173, 1993.

[40]

R. Smith. A Simple and Efficient Skew Detection Algorithm via Text Row
Accumulation. In Proc. of the 3th International Conference on Dowment
Analysis and Recognition, pages 11451148, Montreal, Canada, August
1995.

[41]

T. Akiyama and N. Hagita. Automated Entry System for Printed
Documents. Pattern Recognition, 23(11):11411154, 1990.

[42]

H. Yan. Skew Correction of Document Images Using Interline CrossCorrelation. CVGIP: Graphical Models and Image Processing,
55(6):538543, November 1993.

[43]

B. Gatos, N. Paparnarkos, and C. Charnzas. Skew Detection and Text Line
Position Determination in Digitized Documents. Pattern Recognition,
30(9):15051519, 1997.

[44]

J. Sauvola and M. Pietikainen. Skew Angle Detection Using Texture
Direction Analysis. In Proc. of the 9th Scandinavian Conference on Image

Analysis, pages 10991106, Uppsala, Sweden, June 1995.

[45]

C. Sun and D. Si. Skew and Slant Correction for Document Images Using
Gradient Direction. In Proc. ofthe 4th International Conference on
Document Analysis and Recognition, pages 142146, Ulm, Germany, August
1997.

[46]

S. Chen and RM. Haralick. An Automatic Algorithm for Text Skew


19

Estimation in Document Images Using Recursive Morphological transforms.
In Proc. of the first IEEE International Conference on Image Processing,
pages 139143, Austin, Texas, 1994.
[47]

H. K. Aghajan, B. H. Khalaj, and T. Kailath. Estimation of skew angle in
text-image analysis by SLIDE: subspace-based line detection. Machine
Vision and Applications, 7:267276, 1994.

[48]

H.S. Baird. Anatomy of a Versatile Page Reader. Proc. of the IEEE,
80(7):10591065, 1992.

[49]

P.V.C. Hough. Methods and means for recognizing complex patterns. US
Patent #3,069,654, December 18, 1962.

[50]

E.R Davies. Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities. Academic
Press, 1992.

[51]

S. Chen and RM. Haralick. Recursive Erosion, Dilation, Opening and
Closing Transforms. IEEE Transaction on Image Processing, 4(3):335345,
March 1995.

[52]

A.P. Dias. Minimum Spanning Trees for Text Segmentation. In Proc. of
Fifth Annual Symposium on Dowment Analysis and Information Retrieval,
Las Vegas, Nevada, 1996.

[53]

H.S. Baird. Global-tn-Local Layout Analysis. In Proc. of the IAPR
Workshop on Syntactic and Structnrol Pattern Recognition, pages 136 147,
Pont-a-Mousson, France, September 1988.

[54]

H.S. Baird, S.E. Jones, and S.J. Fortune. Image Segmentation using ShapeDirected Covers. In Proc. of the 10th International Conference on Pattern
Recognition, Atlantic City, NJ, June, 17-211990.

[55]

H.S. Baird. Background Structure in Document Images. In Advances in
Stmctural and Syntactic Pattern Recognition, pages 253269. World
Scientific, Singapore, 1992.

[56]

J. Ha, RM. Haralick, and LT. Phillips. Document Page Decomposition by
the Bounding-Box Projection Technique. In Proc. 0/ the 3th International


20

Conference on Dowment Analysis and Recognition, Montreal, Canada,
August 1995.
[57]

S. Chen, RM. Haralick, and LT. Phillips. Extraction of Text Layout
Structures on Document Images based on Statistical Characterization. In
ISe1T/SPIE Symposium on Electronic Imaging Science and Technology,
Dowment Recognition II, pages 128139, San Jose', USA, 1995.

[58]

E.G. Johnston. SHORT NOTE: Printed Text Discrimination. Computer
Graphics and Image Processing, 3:8389, 1974.

[59]

F. Heines and J. Lichter. Layout extraction of mixed mode documents.
Machine Vision and Applications, 7:237246, 1994.

[60]

O. Deforges and D. Barba. Segmentation of Complex Documents Multilevel
Images: a Robust and Fast Text Bodies-Headers Detection and Extraction
Scheme. In Proc. 0/ the 3th International Conference on Document Analysis
and Recognition, pages 770773, Montreal, Canada, August 1995.

[61]

P. Parodi and G. Piccioli. An Efficient Pre-Processing of MixedContent
Document Images for OCR Systems. In Proc. 0/ the 13th International
Conference on Pattern Recognition, pages 778782, Vienna, Austria, August
1996. IEEE Press.

[62]

M.B.H. Ali, F. Fein, F. Heines, T. Jager, and A. Weigel. Document Analysis
at DFKL Part 1: Image Anlysis and Text Recognition. Technical Report RR95-02, German Research Center for Artificial Intelligence (DKFI),
Kaiserslautern, Germany, March 1995.

[63]

K.J. Wong, RG. Casey, and F.M. Wahl. Document Analysis System. IBM
Journal 0/ Resercli and Development, 26(6):647656, 1982.

[64]

G. Nagy and S.C. Seth. Hierarchical Representation of Optically Scanned
Documents. In Proc. 0/ the 7th International Conference on Pattern
Recognition, pages 347349, Montreal, Canada, 1984.

[65]

D. Wang and S.N. Srihari. Classification of Newspaper Image Blocks Using
Texture Analysis. Computer Vision, Graphics and Image Processing,


21

47:327352, 1989.
[66]

G. Nagy, S. Seth, and M. Viswanathan. A Prototype Document Image
Analysis System for Technical Journals. Computer, 25(7):1022, 1992.

[67]

M. Krishnamoorthy, G. Nagy, S. Seth, and M. Viswanathan. Syntactic
Segmentation and Labeling of Digitized Pages from Technical Journals.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and lldachine Intelligence,
15(7):737747, 1993.

[68]

D. Sylwester and S. Seth. A Trainable, Single-Pass Algorithm for Column
Segmentation. In Proc. of the 3th International Conference on Dowment
Analysis and Recognition, pages 615618, Montreal, Canada, August 1995.

[69]

T. Pavlidis and J. Zhou. Page Segmentation and Classification. CVGIP:
Graphical Models and Image Processing, 54(6):484496, 1992.

[70]

A.K. Jain and S. Bhattacharjee. Text Segmentation using Gabor filters for
automatic document processing. lldachine Vision and Applications,
5(3):169184, 1992.

[71]

Y.Y. Tang, H. Ma, X. Mao, D. Liu, and C.Y. Suen. A New Approach to
Document Analysis Based on Modified Fractal Signature. In Proc. of the 3th
International Conference on Dowment Analysis and Recognition, pages
567570, Montreal, Canada, August 1995.

[72]

N. Normand and C. Viani-Gaudin. A Background Based Adaptive Page
Segmentation Algorithm. In Proc. of the 3th International Conference on
Dowment Analysis and Recognition, pages 138141, Montreal, Canada,
August 1995.

[73]

K. Kise, O. Yanagida, and S. Takarnatsu. Page Segmentation Based on
Thinning of Background. In Proc. of the 13th International Conference on
Pattern Recognition, pages 788792, Vienna, Austria, August 1996. IEEE
Press.

[74]

O.T. Akindele and A. Belaid. Page Segmentation by Segment Tracing. In
Proc. of the 2nd International Conference on Dowment Analysis and


22

Recognition, pages 341344, 'Tsnkuba, Japan, October 1993. IEEE
Computer Society.
[75]

L.A. Fletcher and R. Kasturi. A Robust Algorithm for Text String
Separation from Mixed Text/Graphics Images. IEEE Transactions on
Pattern Analysis and Machine Intelligence, 10(6):910918, 1988.

[76]

A.A. Zlatopolsky. Automated document segmentation. Pattern Recognition
Letters, 15(7):699704, July 1994.

[77]

S.-Y. Wang and T. Yagasaki. Block Selection: A Method for Segmenting

Page Image of Various Editing Styles. In Proc. of the 3th International
Conference on Dowment Analysis and Recognition, pages 128133,
Montreal, Canada, August 1995.

[78]

A. Simon, J.-C. Pret, and A.P. Johnson. A Fast Algorithm for BottomUp
Document Layout Analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence, 19(3):273277, 1997.

[79]

T. Saitoh and T. Pavlidis. Page Segmentation without Rectangle Assumption. In Proc. of the 11th International Conference on Pattern
Recognition, pages 277280, The Hague, 1992.

[80]

Y. Hirayama. A Block Segmentation Method For Document Images with
Complicated Column Structures. In Proc. of the 2nd International
Conference on Dowment Analysis and Recognition, pages 91 94, T'sukuba,
Japan, October 1993. IEEE Computer Society.

[81]

S. Tsujimoto and H. Asada. Major components of a Complete Text Reading
System. Proceedings of the IEEE, 80(7):11331149, 1992.

[82]

F. Lebourgeois, Z. Bublinski, and H. Emptoz. A Fast and Efficient Method

For Extracting Text Paragraphs and Graphics from Unconstrained
Documents. In Proc. of the 11th International Conference on Pattern
Recognition, pages 272276, The Hague, 1992.

[83]

W. Scherl, F. Wahl, and H. Fuchsberger. Automatic Separation of Text,
Graphic and Picture Segments in Printed Material. In E.S. Gelsema and L.N.


23

Kanal, editors, "Pattern Recognition in Practice", pages 213221. NorthHolland, Amsterdam, 1980.
[84]

J. Sauvola and M. Pietikainen. Page Segmentation and Classification using
fast Feature Extraction and Connectivity Analysis. In Proc. of the 3th
International Conference on Dowment Analysis and Recognition, pages
11271131, Montreal, Canada, August 1995.

[85]

A.K. Jain and Y. Zhong. Page Layout Segmentation based on Texture
Analysis. Pattern Recognition, 29(5):743770, 1996.

[86]

K. Etemad, D.S. Doermann, and R Chellappa. Multiscale Segmentation of
Unstructured Document Pages Using Soft Decision Integration. IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(1):9296,

January 1997.

[87]

F.Y. Shih and S.S. Chen. Adaptive Document Block Segmentation and
Classification. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics,
26(5):797802, 1996.

[88]

R Sivararnaakrishnan, LT. Phillips, J. Ha, S. Subrarnanium, and RM.
Haralick. Zone Classification in a Document using the Method of Feature
Vector Generation. In Proc. of the 3th International Conference on
Document Analysis and Recognition, pages 541544, Montreal, Canada,
1995.

[89]

D.X. Le, G.R Thoma, and H. Wechsler. Classification of Binary Document
Images into Textual or Nontextual Data Blocks using Neural Network
Models. Machine Vision and Applications, 8:289304, 1995.

[90]

O. Deforges and D. Barba. A Fast Multiresolution Text-line and Non Textline Structure Extraction and Discrimination Scheme for Document Image
Analysis. In Proc. of the International Conference on Image Processing,
pages 134138, Austin, Texas, 1994.

[91]

D. Ittner. Automatic Inference of Textline Orientation. In Proc. of the
Second Annual Symposium on Document Analysis and Information


24

Retrieval, Las Vegas, Nevada, 1993.
[92]

J. Fisher, S. Hinds, and D. D'Amato. A Rule-Based System For Document
Image Segmentation. In Proc. of the 10th International Conference on
Pattern Recognition, pages 567572, Atlantic City, NJ, June, 17-21 1990.

[93]

N. Amamoto, S. Torigoe, and Y. Hirogaki. Block segmentation and Text
Area Extraction of Vertically/Horizontally Written Document. In Proc. of
the 2nd International Conference on Dowment Analysis and Recognition,
pages 341344, Tsukuba, October 1993. IEEE Computer Society.

[94]

G. Nagy, S.C. Seth, and S.D. Stoddard. Document analysis with an expert
system. In Proceedings Pattern Recognition in Practice II, Amsterdam, The
Neaderlands, June, 19-21 1985.

[95]

K.S. Fu. Applications of Pattern Recognition. CRC Press, Boca Raton, FL,
1982.

[96]

LT. Phillips, S. Chen, and R.M. Haralick. English Document Database
Standard. In Proc. of the 2nd International Conference on Dowment
Analysis and Recognition, pages 478483, Tsukuba, Japan, October 1993.
IEEE Computer Society.

[97]

G. Nagy. At the Frontiers of OCR. Proceedings of the IEEE,
80(7):10931100, 1992.

[98]

J. Kanai, S.V. Rice, and T.A. Nartker. A Preliminary Evaluation of
Automatic Zoning. Technical Report TR-93-02, Information Science
Research Institute, University of Nevada, Las Vegas, April 1993.

[99]

J. Kanai, T.A. Nartker, S.V. Rice, and G. Nagy. Performance Metrics for
Document Understanding Systems. In Proc. of the 2nd International
Conference on Dowment Analysis and Recognition, pages 424427,
'Tsnkuba, Japan, October 1993. IEEE Computer Society.

[100] J. Kanai, S.V. Rice, T. Nartker, and G. Nagy. Automated Evaluation of
OCR Zoning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
Intelligence, 17(1):8690, January 1995.

25

[101] S. Randriamasy, L. Vincent, and B. Wittner. An Automatic Benchmarking
Scheme for Page Segmentation. In L. Vincent and T. Pavlidis, editors,
SPIE/SPSE Dowment Recognition, volume 2181, San Jose', CA, February
1994. SPIE.
[102] B.A. Yanikoglu and L. Vincent. Ground-truthing and Benchmarking
Document Page Segmentation. In Proc. of the 3th International Conference
on Dowment Analysis and Recognition, pages 601604, Montreal, Canada,
August 1995.
[103] B.A. Yanikoglu and L. Vincent. Pink Panther: A Complete Environment for
Ground-truthing and Benchmarking Document Page Segmentation.
Technical report, Xerox Desktop Document Systems, February 1996.
[104] J. Ha, LT. Phillips, and R.M. Haralick. Document Page Decomposition
Using Bounding Boxes of Connected Components of Black Pixels. In
ISf?1T/SPIE Symposium on Electronic Imaging Science and Technology,
Dowment Recognition II, pages 140151, San Jose', USA, 1995.
[105] J. Liang, R Rogers, RM. Haralick, and LT. Phillips. UW-ISL Document
Image Analysis Toolbox: An Experimental Environment. In Proc. of the 4th
International Conference on Dowment Analysis and Recognition, pages
984988, Ulm, Germany, August 1997.
[106] E. Ukkonen. Algorithms for approximate string matching. Information and
Control, 64:100118, 1985.
[107] S. Latifi. How can permutations be used in the evaluation of zoning algorithms? International Journal of Pattern Recognition and Artificial
Intelligence, 10(3):223237, 1996.
[108] Adobe Systems Inc. Post.Script Language Reference Manual, 2nd edition,
December 1990.
[109] J.M. Smith and RS. Stutely. SGML: The Users' Guide to ISO 8879.
Chichester/New York: Ellis Horwood/Halsted, 1988.

[110]

Horak. Office document architecture and office document interchange