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Dokumentenverarbeitung
Diese Seite beschreibt unterstützend zu den Terminen die Inhalte des Tutoriums "Computational Intelligence - Document Analysis". Ziel des Tutoriums ist es, gelernte Methoden zu festigen und für ein reales Anwendungsbeispiel, der Dokumentenanalyse, einzusetzen. Dabei werden ebenfalls fachübergreifende Kenntnisse z.B. über Visualisierung in Unity und Java3D vermittelt.
Um den Inhalten folgen zu können, werden Grundkenntnisse in Java oder C# vorausgesetzt.
Das Anwendungsbeispiel
In diesem Tutorium werden die mathematischen Formeln der in den Vorlesungen gelehrten Inhalte in Quellcode umgewandelt und visualisiert. So entwickelt man einen anderen Zugang zu den Lehrinhalten und kann den Einfluss einzelner Variablen sofort erkennen und verstehen.
Es wird ein Programm entwickelt, dass Schriftdokumente wie Rechnungen analysiert und entscheidet, ob diese bitonal (zweifarbig), in Graustufen oder farbig gespeichert/gedruckt werden sollen.
Dabei wird es im ersten Schritt in einem Dreidimensionalen RGB-Raum visualisiert. Diesen Farbwürfel voller Pixel kann man durch Mausbewegungen von allen Seiten betrachten. Damit erhält man ein Gefühl für Farbräume und dies dient der besseren Vorstellung und Visualisierung der Cluster, die im nächsten Schritt berechnet werden.
Darstellung eines Bildes im RGB-Farbraum:
Im zweiten Schritt findet die eigentliche Clusteranalyse statt. Dabei wird das erweiterte Clusterverfahren "Fuzzy K-Means" angewendet. Da es eine Erweiterung ist, wird gleichzeitig ein Verständnis der einfacheren Clusterverfahren vermittelt. Die Datenpunkte werden als Ergebnis in eine bestimmte Menge an Clustern (Gruppierungen) unterteilt. So erhält man Auskunft darüber, wieviele Farben das Bild wirklich definieren. Dies wird im dritten Schritt benötigt.
Der dritte und letzte Schritt ist es nun, die Informationen der Cluster zu nutzen um die oben genannten Entscheidungen zu treffen. Dabei werden variable Schwellwerte definiert, z.B., dass Dokumente ab einem 15%igen Farbanteil farbig gedruckt werden sollen.
Vorbereitung
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Schritt 1: Laden der Datei und Visualisierung in Unity/Java3D
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Schritt 2: Clusteranalyse "Fuzzy K-Means"
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Schritt 3: Berechnung des Ergebnisses
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Weiterführende Aufgaben und Modifikationen
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