name: Методы проективной локализации документов с неизвестным шаблоном на изображении, полученном с камеры мобильного устройства
keyword_list: проективная локализация проективная нормализация распознавание документов вычисления на конечном устройстве
abstract: В работе рассматривается задача распознавания документов по изображениям, полученным с камер мобильных телефонов. Если не требовать от пользователя аккуратного предъявления документа в строго определенном ракурсе, то образ документа при этом подвергается проективным искажениям, а неинформативные участки документа могут оказаться за пределами кадра. Локализация четырехугольника внешних границ документа  позволяет устранить проективные искажения и свести задачу распознавания документов к хорошо исследованной задаче распознавания сканов документов. Широко известны методы проективной локализации, опирающиеся на информацию о шаблоне документа, т.е. на множество неизменных от экземпляра к экземпляру элементов документа. Когда же шаблон документа неизвестен (что характерно для банковских карт) или плохо различим (что характерно для главного разворота паспорта РФ), алгоритмы данного класса неприменимы без существенной доработки. Методы локализации документов с неизвестным шаблоном также существуют, но либо требуют четкой видимости всех сторон документа, либо слишком вычислительно трудоемки для мобильных устройств, либо не устойчивы к проективным искажениям. Поэтому развитие методов проективной локализации документов с неизвестным шаблоном для мобильных устройств по-прежнему актуально.
  В диссертации предложен алгоритм АЧРС проективной локализации документа с неизвестным шаблоном и заполнением, лишенный всех указанных недостатков. Установлено, (i) что среднее время обработки одного кадра этим алгоритмом на мобильном процессоре телефона iPhone 6 составляет 0.1 секунды на кадр и (ii) что средняя точность по метрике локализации Жаккара составляет 0.90 на открытых множествах данных MIDV-500 и MIDV-2020 и 0.99 на множестве данных SmartDoc, что превышает по точности локализации известные на момент публикации алгоритмы аналогичного класса, в том числе те, которые разрабатывались без ограничений вычислительной сложности. Также в диссертации предложен двухэтапный алгоритм ДАЛОБ проективной локализации страниц документа типа «буклет» с неизвестным шаблоном, но известной ортотропной структурой заполнения, первый этап которого заключается в проективной ректификации изображения страницы, а второй этап — в доопределении с помощью детектора Виолы-Джонса неизвестных параметров образа страницы документа на ректифицированном изображении. Установлено, что благодаря использованию предложенного алгоритма число ошибок локализации сократилось на 73% относительно версии, в которой выполнялся лишь второй этап.
chairman_dissertation_council.name: Андрей
chairman_dissertation_council.surname: Райгородский
chairman_dissertation_council.patronymic: Михайлович
chairman_dissertation_council.position: главный научный сотрудник-заведующий лабораторией
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Доцент
chairman_dissertation_council.wos_research_id: L-5095-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603605028
chairman_dissertation_council.rinc_id: 14675
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0001-8614-9612
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Виталий
organization_supervisor.surname: Баган
organization_supervisor.patronymic: Анатольевич
organization_supervisor.position: Проректор по научной работе
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 20.19.29
rubrics.name: Обработка изобразительных и аудиовизуальных документов
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации
speciality_codes.code: 2.3.1.
supervisors.fio: Николаев П.П.
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическая биология, биоинформатика
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: МФТИ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
protection_organization.ogrn: 1027739386135
protection_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
protection_organization.supervisor_surname: ЛИВАНОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ВИКТОРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: МФТИ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
author_organization.ogrn: 1027739386135
author_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
author_organization.supervisor_surname: ЛИВАНОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ВИКТОРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения