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--- data_mining:pipeline [2014/09/06 15:10] – angelegt phreazer
+++ data_mining:pipeline [2014/09/06 15:25] – phreazer
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 ====== Machine Learning Pipeline ======
-Bsp.
+Bsp. Texterkennung (OCR) in Bildern.
 Image -> Text Detection -> Character Segmentiation -> Character recognition
 Aufteilbar in Teams
+===== Text Detection =====
+Ratio der Rechtecke
+Bildgröße festlegen und großes Datenset an positiven und negativen Beispielen anlegen.
+Sliding windows detection
+Bspw. links oben anfangen und Classifier befragen. Dann Rechteck nach rechts schieben. Step-Size ist Länge der Verschiebung.
+Größerer Bildausschnitt nehmen und herunterskalieren, sliding windows durchführen.
+Im nächsten Schritt einen expansion Operator anwenden. Mathematisch: Ist Pixel in Umgebung eines anderen weißen Pixels? Dann auch weiß färben.
+Weiterhin Bildverhältnis beachten und andere herausfiltern.
+===== Character Segmentation =====
+D Sliding window
+Entscheiden, ob Split zwischen Buchstaben (wieder positive/negative Beispiele).