Título :	Document Image Analysis : Current Trends and Challenges in Graphics Recognition
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Santosh, K. C., Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	Singapore [Malasya] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	XX, 174 p. 70 ilustraciones, 46 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-981-1323393--
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Sistemas de reconocimiento de patrones  Visión por computador  Gráficos de computadora  Reconocimiento de patrones automatizado
Índice Dewey:	006.4 Reconocimiento de patrones por computador
Resumen:	El libro se centra en una de las cuestiones clave en el procesamiento de imágenes de documentos: el reconocimiento de símbolos gráficos, que es un subcampo del dominio de investigación más amplio del reconocimiento de patrones. Abarca varios enfoques: estadístico, estructural y sintáctico, y analiza sus ventajas y desventajas considerando el contexto. A través de experimentos integrales, también explora si estos enfoques pueden combinarse. El libro presenta problemas de investigación, métodos de vanguardia que transmiten pasos básicos, así como técnicas destacadas, métricas y protocolos de evaluación, y puntos de vista/direcciones de investigación asociados con ellos. Sin embargo, no se limita al reconocimiento sencillo de gráficos aislados (patrones visuales); también aborda el reconocimiento de símbolos gráficos complejos y compuestos, motivado por problemas industriales del mundo real.
Nota de contenido:	Chapter 1. Document Image Processing: Graphics Recognition -- Chapter 2. Graphical Symbol Recognition Systems, Applications and Validation -- Chapter 3. Statistical Approaches -- Chapter 4. Structural and Syntactic Approaches -- Chapter 5. Hybrid Approaches -- Chapter 6. Challenges.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Document Image Analysis : Current Trends and Challenges in Graphics Recognition [documento electrónico] / Santosh, K. C., Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XX, 174 p. 70 ilustraciones, 46 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1323393--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Sistemas de reconocimiento de patrones  Visión por computador  Gráficos de computadora  Reconocimiento de patrones automatizado
Índice Dewey:	006.4 Reconocimiento de patrones por computador
Resumen:	El libro se centra en una de las cuestiones clave en el procesamiento de imágenes de documentos: el reconocimiento de símbolos gráficos, que es un subcampo del dominio de investigación más amplio del reconocimiento de patrones. Abarca varios enfoques: estadístico, estructural y sintáctico, y analiza sus ventajas y desventajas considerando el contexto. A través de experimentos integrales, también explora si estos enfoques pueden combinarse. El libro presenta problemas de investigación, métodos de vanguardia que transmiten pasos básicos, así como técnicas destacadas, métricas y protocolos de evaluación, y puntos de vista/direcciones de investigación asociados con ellos. Sin embargo, no se limita al reconocimiento sencillo de gráficos aislados (patrones visuales); también aborda el reconocimiento de símbolos gráficos complejos y compuestos, motivado por problemas industriales del mundo real.
Nota de contenido:	Chapter 1. Document Image Processing: Graphics Recognition -- Chapter 2. Graphical Symbol Recognition Systems, Applications and Validation -- Chapter 3. Statistical Approaches -- Chapter 4. Structural and Syntactic Approaches -- Chapter 5. Hybrid Approaches -- Chapter 6. Challenges.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i