論文の概要: A Survey on Change Detection Techniques in Document Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07691v1
• Date: Sat, 15 Jul 2023 03:04:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 18:27:01.861824
• Title: A Survey on Change Detection Techniques in Document Images
• Title（参考訳）: 文書画像における変化検出手法の検討
• Authors: Abhinandan Kumar Pun and Mohammed Javed and David S. Doermann
• Abstract要約: 本稿では,文書画像の異なるバージョンの変化を検出するためのコア技術とルールについて調査する。 変更検出に関する議論は、コンテンツベースとレイアウトベースの2つのカテゴリに焦点を当てています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.585666958940717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of change detection in images finds application in different domains like diagnosis of diseases in the medical field, detecting growth patterns of cities through remote sensing, and finding changes in legal documents and contracts. However, this paper presents a survey on core techniques and rules to detect changes in different versions of a document image. Our discussions on change detection focus on two categories -- content-based and layout-based. The content-based techniques intelligently extract and analyze the image contents (text or non-text) to show the possible differences, whereas the layout-based techniques use structural information to predict document changes. We also summarize the existing datasets and evaluation metrics used in change detection experiments. The shortcomings and challenges the existing methods face are reported, along with some pointers for future research work.
• Abstract（参考訳）: 画像における変化検出の問題は、医療分野における病気の診断、リモートセンシングによる都市の成長パターンの検出、法的文書や契約の変更など、さまざまな分野で応用されている。 しかし,本研究では,文書画像の異なるバージョンの変化を検出するためのコア技術とルールについて調査する。 変更検出に関する議論は、コンテンツベースとレイアウトベースという2つのカテゴリに焦点を当てています。 コンテンツベース技術は画像コンテンツ(テキストまたは非テキスト)をインテリジェントに抽出・分析し、その違いを提示するが、レイアウトベース技術では文書変更を予測するために構造情報を使用する。 また、変更検出実験で使用される既存のデータセットと評価メトリクスを要約する。 既存の手法が直面する欠点と課題が報告され、今後の研究課題のポイントも報告されている。

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