Document Image Representation, Classification and Retrieval in Large-Scale Domains (2013)

A pesar del ideal de “oficina sin papeles” nacida en la década de los setenta, la mayoría de empresas siguen todavía luchando contra una ingente cantidad de documentación en papel.\n\t\t\t\t Aunque muchas empresas están haciendo un esfuerzo en la transformación de parte de su documentación interna a un formato digital sin necesidad de pasar por el papel, la comunicación con otras empresas y clientes en un formato puramente digital es un problema mucho más complejo debido a la escasa adopción de estándares. Las empresas reciben una gran cantidad de documentación en papel que necesita ser analizada y procesada, en su mayoría de forma manual.\n\t\t\t\t Una solución para esta tarea consiste en, en primer lugar, el escaneo automático de los documentos entrantes. A continuación, las imágenes de los documentos puede ser analizadas y la información puede ser extraida a partir de los datos. Los documentos también pueden ser automáticamente enviados a los flujos de trabajo adecuados, usados para buscar documentos similares en bases de datos para transferir información, etc.\n\t\t\t\t Debido a la naturaleza de esta “sala de correo” digital, es necesario que los métodos de representación de documentos sean generales, es decir, adecuados para representar correctamente tipos muy diferentes de documentos. Es necesario que los métodos sean robustos, es decir, capaces de representar nuevos tipos de documentos, imágenes con ruido, etc. Y, por último, es necesario que los métodos sean escalables, es decir, capaces de funcionar cuando miles o millones de documentos necesitan ser tratados, almacenados y consultados.\n\t\t\t\t Desafortunadamente, las técnicas actuales de representación, clasificación y búsqueda de documentos no son aptos para esta sala de correo digital, ya que no cumplen con algunos o ninguno de estos requisitos.\n\t\t\t\t En esta tesis nos centramos en el problema de la representación de documentos enfocada a la clasificación y búsqueda en el marco de la sala de correo digital.\n\t\t\t\t En particular, en la primera parte de esta tesis primero presentamos un descriptor de documentos basado en un histograma de “runlengths” a múltiples escalas. Este descriptor supera en resultados a otros métodos del estado-del-arte en bases de datos públicas y propias de diferente naturaleza y condición en tareas de clasificación y búsqueda de documentos. Más tarde modificamos esta representación para hacer frente a documentos más complejos, tales como documentos de varias páginas o documentos que contienen más fuentes de información como texto extraído por OCR.\n\t\t\t\t En la segunda parte de esta tesis nos centramos en el requisito de escalabilidad, sobre todo para las tareas de búsqueda, en el que todos los documentos deben estar disponibles en la memoria RAM para que la búsqueda pueda ser eficiente. Proponemos un nuevo método de binarización que llamamos PCAE, así como dos distancias asimétricas generales para descriptores binarios que pueden mejorar significativamente los resultados de la búsqueda con un mínimo coste computacional adicional.\n\t\t\t\t Por último, señalamos la importancia del aprendizaje supervisado cuando se realizan búsquedas en grandes bases de datos y estudiamos varios enfoques que pueden aumentar significativamente la precisión de los resultados sin coste adicional en tiempo de consulta.