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摘要:
针对目前已有的问卷图像版面分析算法无法自动识别信息填写区域和无法处理无固定格式的问卷图像等问题,提出了一种连通区域和神经网络相结合的问卷图像版面分析算法.首先获得扫描得到的问卷图像的中心有效图形,接着提出并应用了一种针对问卷图像的快速倾斜矫正方法,对中心有效图像进行倾斜矫正;再利用水平投影进行行分割得到问卷行;然后提取每个问卷行的首个连通区域判断是否存在表格区域即表格问卷行,若存在表格问卷行,则对其进行表格区域分布分析和表格类型判断,得到可能的答案区域,否则直接对文本问卷行进行分析,得到可能的答案区域;最后利用神经网络判断筛选区域的类型,得到最终的答案填写区域.针对问卷图像的实验结果表明,该算法可以准确地识别各种问卷图像中的信息填写区域.
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文献信息
篇名 一种面向问卷图像的版面分析算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 行分割连通区域 表格处理 神经网络
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 234-245
页数 12页 分类号 TP391
字数 6117字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.j0s.005032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋永红 西安交通大学软件学院 9 45 5.0 6.0
2 张元林 西安交通大学软件学院 8 191 5.0 8.0
3 段露 西安交通大学软件学院 1 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
行分割连通区域
表格处理
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导