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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

MultiDIAS: A Hierarchical Multi-layered Document Image Annotation System

verfasst von : Arnab Poddar, Rohan Mukherjee, Jayanta Mukhopadhyay, Prabir Kumar Biswas

Erschienen in: Document Analysis and Recognition

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Content of the document images are often shows hierarchical multi-layered tree structure. Further, the algorithms for document image applications like line detection, paragraph detection, word recognition, layout analysis etc. require pixel level annotation. In this paper, a Multi-layered Document Image Annotation System (MultiDIAS) has been introduced. The proposed system simultaneously provide a platform for hierarchical and pixel level annotation of document. MultiDIAS label the document image in four hierarchical layers (layout type, entity type, line type, word type) assigned by the user. The output generated are four ground-truth images and an XML file representing the metadata information. The MultiDIAS is tested on a complex handwritten manuscript written by renowned film director Satyajit Ray for the movie ‘Goopi Gyne Bagha Byne’. This annotated data generated using MultiDIAS can further be used in a wide range of applications of document image understanding and analysis.

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Metadaten
Titel
MultiDIAS: A Hierarchical Multi-layered Document Image Annotation System
verfasst von
Arnab Poddar
Rohan Mukherjee
Jayanta Mukhopadhyay
Prabir Kumar Biswas
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Singapore
Buch
Document Analysis and Recognition

Print ISBN: 978-981-13-9360-0

Electronic ISBN: 978-981-13-9361-7

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-9361-7_1