Document Image Representation, Classification and Retrieval in Large-Scale Domains

A pesar del ideal de “oficina sin papeles” nacida en la decada de los setenta, la mayoria de empresas siguen todavia luchando contra una ingente cantidad de documentacion en papel. Aunque muchas empresas estan haciendo un esfuerzo en la transformacion de parte de su documentacion interna a un formato digital sin necesidad de pasar por el papel, la comunicacion con otras empresas y clientes en un formato puramente digital es un problema mucho mas complejo debido a la escasa adopcion de estandares. Las empresas reciben una gran cantidad de documentacion en papel que necesita ser analizada y procesada, en su mayoria de forma manual. Una solucion para esta tarea consiste en, en primer lugar, el escaneo automatico de los documentos entrantes. A continuacion, las imagenes de los documentos puede ser analizadas y la informacion puede ser extraida a partir de los datos. Los documentos tambien pueden ser automaticamente enviados a los flujos de trabajo adecuados, usados para buscar documentos similares en bases de datos para transferir informacion, etc. Debido a la naturaleza de esta “sala de correo” digital, es necesario que los metodos de representacion de documentos sean generales, es decir, adecuados para representar correctamente tipos muy diferentes de documentos. Es necesario que los metodos sean robustos, es decir, capaces de representar nuevos tipos de documentos, imagenes con ruido, etc. Y, por ultimo, es necesario que los metodos sean escalables, es decir, capaces de funcionar cuando miles o millones de documentos necesitan ser tratados, almacenados y consultados. Desafortunadamente, las tecnicas actuales de representacion, clasificacion y busqueda de documentos no son aptos para esta sala de correo digital, ya que no cumplen con algunos o ninguno de estos requisitos. En esta tesis nos centramos en el problema de la representacion de documentos enfocada a la clasificacion y busqueda en el marco de la sala de correo digital. En particular, en la primera parte de esta tesis primero presentamos un descriptor de documentos basado en un histograma de “runlengths” a multiples escalas. Este descriptor supera en resultados a otros metodos del estado-del-arte en bases de datos publicas y propias de diferente naturaleza y condicion en tareas de clasificacion y busqueda de documentos. Mas tarde modificamos esta representacion para hacer frente a documentos mas complejos, tales como documentos de varias paginas o documentos que contienen mas fuentes de informacion como texto extraido por OCR. En la segunda parte de esta tesis nos centramos en el requisito de escalabilidad, sobre todo para las tareas de busqueda, en el que todos los documentos deben estar disponibles en la memoria RAM para que la busqueda pueda ser eficiente. Proponemos un nuevo metodo de binarizacion que llamamos PCAE, asi como dos distancias asimetricas generales para descriptores binarios que pueden mejorar significativamente los resultados de la busqueda con un minimo coste computacional adicional. Por ultimo, senalamos la importancia del aprendizaje supervisado cuando se realizan busquedas en grandes bases de datos y estudiamos varios enfoques que pueden aumentar significativamente la precision de los resultados sin coste adicional en tiempo de consulta.