Symbol Classification with shape features applied to neural network

   
   

An image processing device and method for classifying symbols, such as text, in a video stream employs a back propagation neural network (BPNN) whose feature space is derived from size, translation, and rotation invariant shape-dependent features. Various example feature spaces are discussed such as regular and invariant moments and an angle histogram derived from a Delaunay triangulation of a thinned, thresholded, symbol. Such feature spaces provide a good match to BPNN as a classifier because of the poor resolution of characters in video streams.

Un dispositivo y un método del proceso de imagen para clasificar símbolos, tales como texto, en una corriente video emplea una red de los nervios de la propagación trasera (BPNN) que espacio de la característica se derive de tamaño, de la traducción, y de características forma-dependientes invariantes de la rotación. Los varios espacios de la característica del ejemplo se discuten por ejemplo regular y los momentos invariantes y un histograma del ángulo derivado de una triangulación de Delaunay de un haber enrarecido, thresholded, símbolo. Tales espacios de la característica proporcionan un buen fósforo a BPNN como clasificador debido a la resolución pobre de caracteres en las corrientes video.

 
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