Per citar aquest document: http://ddd.uab.cat/record/113073
Document image representation, classification and retrieval in large-scale domains / Albert Gordo ; [director: Ernest Valveny, co-director: Florent Perronnin]
Gordo, Albert
Valveny Llobet, Ernest, dir.
Perronnin, Florent, dir.
Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació
Universitat Autònoma de Barcelona. Centre de Visió per Computador (Bellaterra, Catalunya)

Publicació: [Barcelona] : Universitat Autònoma de Barcelona, 2013
Descripció: 1 recurs electrònic (140 p.)
Resum: A pesar del ideal de “oficina sin papeles” nacida en la década de los setenta, la mayoría de empresas siguen todavía luchando contra una ingente cantidad de documentación en papel. Aunque muchas empresas están haciendo un esfuerzo en la transformación de parte de su documentación interna a un formato digital sin necesidad de pasar por el papel, la comunicación con otras empresas y clientes en un formato puramente digital es un problema mucho más complejo debido a la escasa adopción de estándares. Las empresas reciben una gran cantidad de documentación en papel que necesita ser analizada y procesada, en su mayoría de forma manual. Una solución para esta tarea consiste en, en primer lugar, el escaneo automático de los documentos entrantes. A continuación, las imágenes de los documentos puede ser analizadas y la información puede ser extraida a partir de los datos. Los documentos también pueden ser automáticamente enviados a los flujos de trabajo adecuados, usados para buscar documentos similares en bases de datos para transferir información, etc. Debido a la naturaleza de esta “sala de correo” digital, es necesario que los métodos de representación de documentos sean generales, es decir, adecuados para representar correctamente tipos muy diferentes de documentos. Es necesario que los métodos sean robustos, es decir, capaces de representar nuevos tipos de documentos, imágenes con ruido, etc. Y, por último, es necesario que los métodos sean escalables, es decir, capaces de funcionar cuando miles o millones de documentos necesitan ser tratados, almacenados y consultados. Desafortunadamente, las técnicas actuales de representación, clasificación y búsqueda de documentos no son aptos para esta sala de correo digital, ya que no cumplen con algunos o ninguno de estos requisitos. En esta tesis nos centramos en el problema de la representación de documentos enfocada a la clasificación y búsqueda en el marco de la sala de correo digital. En particular, en la primera parte de esta tesis primero presentamos un descriptor de documentos basado en un histograma de “runlengths” a múltiples escalas. Este descriptor supera en resultados a otros métodos del estado-del-arte en bases de datos públicas y propias de diferente naturaleza y condición en tareas de clasificación y búsqueda de documentos. Más tarde modificamos esta representación para hacer frente a documentos más complejos, tales como documentos de varias páginas o documentos que contienen más fuentes de información como texto extraído por OCR. En la segunda parte de esta tesis nos centramos en el requisito de escalabilidad, sobre todo para las tareas de búsqueda, en el que todos los documentos deben estar disponibles en la memoria RAM para que la búsqueda pueda ser eficiente. Proponemos un nuevo método de binarización que llamamos PCAE, así como dos distancias asimétricas generales para descriptores binarios que pueden mejorar significativamente los resultados de la búsqueda con un mínimo coste computacional adicional. Por último, señalamos la importancia del aprendizaje supervisado cuando se realizan búsquedas en grandes bases de datos y estudiamos varios enfoques que pueden aumentar significativamente la precisión de los resultados sin coste adicional en tiempo de consulta.
Resum: Despite the “paperless office” ideal that started in the decade of the seventies, businesses still strive against an increasing amount of paper documentation. Although many businesses are making an effort in transforming some of the internal documentation into a digital form with no intrinsic need for paper, the communication with other businesses and clients in a pure digital form is a much more complex problem due to the lack of adopted standards. Companies receive huge amounts of paper documentation that need to be analyzed and processed, mostly in a manual way. A solution for this task consists in, first, automatically scanning the incoming documents. Then, document images can be analyzed and information can be extracted from the data. Documents can also be automatically dispatched to the appropriate workflows, used to retrieve similar documents in the dataset to transfer information, etc. Due to the nature of this “digital mailroom”, we need document representation methods to be general, i. e. , able to cope with very different types of documents. We need the methods to be sound, i. e. , able to cope with unexpected types of documents, noise, etc. And, we need to methods to be scalable, i. e. , able to cope with thousands or millions of documents that need to be processed, stored, and consulted. Unfortunately, current techniques of document representation, classification and retrieval are not apt for this digital mailroom framework, since they do not fulfill some or all of these requirements. Through this thesis we focus on the problem of document representation aimed at classification and retrieval tasks under this digital mailroom framework. Specifically, on the first part of this thesis, we first present a novel document representation based on runlength histograms that achieves state-of-the-art results on public and in-house datasets of different nature and quality on classification and retrieval tasks. This representation is later modified to cope with more complex documents such as multiple-page documents, or documents that contain more sources of information such as extracted OCR text. Then, on the second part of this thesis, we focus on the scalability requirements, particularly for retrieval tasks, where all the documents need to be available in RAM memory for the retrieval to be efficient. We propose a novel binarization method which we dubbed PCAE, as well as two general asymmetric distances between binary embeddings that can significantly improve the retrieval results at a minimal extra computational cost. Finally, we note the importance of supervised learning when performing large-scale retrieval, and study several approaches that can significantly boost the results at no extra cost at query time.
Nota: Tesi doctoral - Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació, 2013
Nota: Als preliminars: The research described in this book was carried out at the Computer Vision Center
Drets: ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
Llengua: Anglès
Document: Tesis i dissertacions electròniques ; doctoralThesis
Matèria: Documentació ; Processament de dades ; Recuperació de la informació ; Recuperació d'imatges per contingut

Adreça alternativa: http://hdl.handle.net/10803/117445


140 p, 1.3 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Tesis doctorals

 Registre creat el 2013-11-06, darrera modificació el 2016-04-17



   Favorit i Compartir