Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 11
 İndirme 1
A Comprehensive Analysis of Various Text Detection and Extraction Techniques for Complex Degraded Images
2021
Dergi:  
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry
Yazar:  
Özet:

Text extraction is a process of converting the image text into plain text. Extraction of text plays a very important role in finding image texts, editing and archiving documents. However, extracting texts from complex degraded images is a tedious work. The main challenges in text detection and recognition from complex degraded images are orientation of text, font size, diversity of background, low quality, difference in color of texts and interference of noise. A significant problem in optical character recognition (OCR) process is to extract text from complex degraded images. Therefore, it is a challenging job to design an algorithm which can produce a good accuracy irrespective of the font sizes, background, color, quality and orientation of image or document texts. In this paper, we discuss about various text extraction techniques for complex degraded images and also discuss the performance analysis as well as compare the advantages and disadvantages of each techniques

Anahtar Kelimeler:

0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 4.283
Atıf : 1.097
2023 Impact/Etki : 0.002
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry