RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Математическое моделирование и программирование» // Архив

Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 2023, том 16, выпуск 4, страницы 61–70 (Mi vyuru701)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Программирование

Effective practices of using spatial models in document image classification

[Эффективные практики использования пространственной модели при классификации изображений документов]

O. A. Slavinab, I. M. Janiszewskia

a Federal Research Center “Computer Science and Control” RAS, Moscow, Russian Federation
b LLC “Smart Engines Service”, Moscow, Russian Federation

Аннотация: В данной статье представлен новый подход к моделированию структуры изображений документов для задач классификации. Каждое из изображений документов рассматривается как реализация стохастического точечного процесса. Для описания структуры документа используются оценки свойств точечного процесса. Основная цель данной статьи – определить тип нового документа с помощью непараметрического метода классификации. Предлагается метод классификации функциональных свойств точечных процессов, основанный на понятии статистической глубины. Рассмотрены практические вопросы проведения эксперимента. Проведённое моделирование на реальных данных показали эффективность предложенного подхода.

Ключевые слова: гибкий документ, классификация, точечный процесс, воспроизводимые точечные паттерны, глубина, $DD$-диаграмма, $\alpha$-процедура.

УДК: 004.932.72'1

MSC: 90C35, 90C27

Поступила в редакцию: 04.10.2023

Язык публикации: английский

DOI: 10.14529/mmp230404



© МИАН, 2024