Resumen

La identificación de guiones en imágenes de documentos es un área activa de investigación en el procesamiento de imágenes de documentos para un país multilingüe/multiguión como India. En este artículo se considera el problema real de identificación de guiones impresos en imágenes de documentos oficiales indios y se evalúan las actuaciones de diferentes clasificadores bien conocidos. Se calculan dos parámetros de evaluación importantes, a saber, AAR (tasa de precisión promedio) y MBT (tiempo de construcción del modelo) para este análisis de rendimiento. El experimento se realizó en 459 imágenes de documentos impresos con validación cruzada de 5 pliegues. El modelo Logístico Simple muestra la mayor AAR del 98,9% entre todos. BayesNet y el modelo de Bosque Aleatorio tienen una tasa de precisión promedio del 96,7% y 98,2% respectivamente con el MBT más bajo de 0,09 segundos.

• Materias:Diagnóstico de fallas Automatización de programas Programador de colas Modelo de descomposición Agentes de fusión
• Subjects:Fault diagnosis Program automation Queue scheduler Decomposition model Fusion Agents
• Palabras claves:Identificación de guiones; Imágenes de documentos; India; Clasificadores; AAR; MBT
• Keywords:Script identification; Document images; India; Classifiers; AAR; MBT