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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Paper Tracking: A real-time algorithm
Organization Unit
Authors
  • Imanol Studer
Supervisors
  • Chatchavan Wacharamanotham
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2016
Abstract Text We want to change the way in which users interact with statistics in printed scholarly articles. We want to give them the opportunity to choose the representation of the data given in statistical charts. In this thesis we do the first step and present a system for extracting statistics from a printed document by detecting and tracking it using a head mounted camera. We show that it is possible to detect printed paper by looking for image regions with a high corner density. Furthermore, we match the paper against a database using SURF features to identify it. To extract the statistics, we search for figures and classify them using visual words based feature vectors. Paper recognition achieved an accuracy of above 90% with a database of 100 papers. Statistical graphics were found with a recall of 90% and a precision of 60%.
Zusammenfassung Wir wollen die Art und Weise ändern, wie Benutzer mit statistischen Grafiken in gedruckten Papers interagieren. Wir wollen ihnen die Möglichkeit geben, die Art und Weise wie statistische Daten, gegeben durch statistische Grafiken, dargestellt werden. In dieser Masterarbeit machen wir den ersten Schrit und Präsentieren ein System zum extrahieren statistischer Grafiken aus gedruckten Papers in dem wir sie mit einer Kopfkamera finden und Tracken. Wir zeigen, dass es möglich ist, Anhand von Corner Density zu erkennen, wo in einem Frame sich ein Dokument befindet. Des Weiteren, Vergleichen wir das Dokument mit einer Datenbank mit Hilfe von SURF Features, um es zu erkennen. Um statistische Grafiken zu extrahieren, suchen wir zuerst nach Figures und klassifizieren diese dann mit Hilfe von Visual Words basierten Feature Vektoren. Wir kamen auf eine Papererkennungsrate von 90% mit einer Datenbank von 100 Papers. Die statistischen Grafiken wurden mit einer Recallrate von 90% und einer Präzision von 60% gefunden.
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