文档图像分类，特别关注专利图像的应用
计算机视觉与模式识别
2016-01-14 v1
摘要
本文的主要关注点是文档图像分类与检索，我们分析并比较了基于游程长度直方图(RunLeght Histogram, RL)和费舍尔向量(Fisher Vector, FV)的图像表示的不同参数。我们利用不同的文档图像数据集进行了详尽实验研究，包括MARG基准、基于客户数据构建的两个数据集以及来自Clef-IP 2011专利图像分类任务的图像。该研究的目的是给出关于如何最佳选择参数的指南，以使相同特征在不同任务上表现良好。作为此种需求的一个示例，我们描述了Clef-IP 2011的基于图像的专利检索任务，其中我们使用相同的图像表示来预测图像类型并检索相关专利。
引用
@article{arxiv.1601.03295,
title = {Document image classification, with a specific view on applications of patent images},
author = {Gabriela Csurka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.03295},
year = {2016}
}
备注
Paper submitted in 2014 as book chapter of Current Challenges in Patent Information Retrieval, Second edition by M. Lupu et al (eds.). To appear in 2016