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首页> 外文会议>Conference on Document Recognition and Retrieval Ⅷ Jan 24-25, 2001, San Jose, USA >Document Image Decoding using Iterated Complete Path Search
【24h】

Document Image Decoding using Iterated Complete Path Search

机译：使用迭代完整路径搜索进行文档图像解码

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The computation time of Document Image Decoding can be significantly reduced by employing heuristics in the search for the best decoding of a text line. By using a cheap upper bound on template match scores, up to 99.9 percent of the potential template matches can be avoided. In the Iterated Complete Path method, template matches are performed only along the best path found by dynamic programming on each iteration. When the best path stabilizes, the decoding is optimal and no more template matches need be performed. Computation can be further reduced in this scheme by exploiting the incremental nature of the Viterbi iterations. Because only a few trellis edge weights have changed since the last iteration, most of the backpointers do not need to be updated. We describe how to quickly identify these backpointers, without forfeiting optimality of the path. Together these improvements provide a 30x speedup over previous implementations of Document Image Decoding.
机译：通过在文本行的最佳解码搜索中采用启发式技术，可以大大减少文档图像解码的计算时间。通过在模板匹配分数上使用便宜的上限，可以避免高达99.9％的潜在模板匹配。在“迭代完成路径”方法中，仅沿着每次迭代中动态编程找到的最佳路径执行模板匹配。当最佳路径稳定时，解码是最佳的，不再需要执行模板匹配。通过利用Viterbi迭代的增量性质，可以进一步减少该方案中的计算。由于自上次迭代以来仅更改了少数几个网格边缘权重，因此大多数后向指针都不需要更新。我们描述了如何快速识别这些反向指针，而又不丧失路径的最优性。这些改进共同提供了比以前的文档图像解码实现高30倍的速度。

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