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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Specific Document Sign Location Detection Based on Point Matching and Clustering

verfasst von : Huaixin Xiong

Erschienen in: Advances in Visual Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper we describe a method for specific document sign location detection based on key point grouping correspondence. The proposed method extracts stable points determined only by each contour shape as key points, match point pairs based on contour Fourier shape descriptor; clusters point pairs into different scale level set and finally detects sign location by finding projective matrix in each point pairs set. The contribution of this paper includes 1. a novel concept of key point and its extraction method, 2. a clustering operation for grouping point pairs. 3. a fuzzy DBSCAN processing which response to the constraints of maximum clustering radius. The experimental results show that our method is effective way to process printing/scanning document sign detection, both in recall rate and in speed.

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Metadaten
Titel
Specific Document Sign Location Detection Based on Point Matching and Clustering
verfasst von
Huaixin Xiong
Copyright-Jahr
2018
Buch
Advances in Visual Computing

Print ISBN: 978-3-030-03800-7

Electronic ISBN: 978-3-030-03801-4

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-03801-4_17