Таблица 2
Классификация лазерныхпринтеров с использованием классификатора по
смеси гауссовыхмо делей
Class
LJ4050
LJ1200
LJ1000
Oki
SS CCR
Test
(%)
LJ 4050
40
0
0
0
0
100
LJ 1200
0
25
15
0
0
62,5
LJ 1000
0
35
5
0
0
12,5
Oki
0
0
0
40
0
100
SS 1450
0
0
0
0
40
100
∗
LJ=Laserjet, Oki=Okipage 14e, SS=Samsung ML-1450, and CCR=Correct Classification
Rate
быстрого анализа подлинности документов в организациях с большим
документопотоком (банки, страховые компании и т.д.). Предлагаемый
метод должен различать документы, выполненные на струйных и ла-
зерных принтерах. Авторы анализируют возможность использования
низкого разрешения от 100 dpi при регистрации цифрового изображе-
ния документов и разные совокупности параметров, которые можно
выделить из цифровых изображений. Для анализа предлагаются сле-
дующие параметры:
неровность линии края
(Line Edge Roughness), рассчитываемую
как отношение периметра контура символа, вычисленного по изобра-
жению с малым разрешением, и периметра, вычисленного по изобра-
жению с высоким разрешением; для нормализации данное отношение
умножается на масштабный коэффициент, связывающий разрешения;
различие площадей
(Area Difference), равное разности между пло-
щадями, занимаемыми символом при двух разных порогах бинариза-
ции; данная разность нормализуется делением на площадь, рассчитан-
ную для большего порога бинаризации;
коэффициент корреляции
(Correlation Coefficient), рассчитываемый
по формуле
correlation
=
[
i,j
]
∈
ROI
(
A
[
i, j
]
−
¯
A
)(
B
[
i, j
]
−
¯
B
)
[
i,j
]
∈
ROI
(
A
[
i, j
]
−
¯
A
)
2
[
i,j
]
∈
ROI
(
B
[
i, j
]
−
¯
B
)
2
,
где
A
[
i, j
]
— значения яркостей пикселей в исходном изображении
в градациях серого;
B
[
i, j
]
— бинаризованное изображение; ROI —
область интереса, т.е. участок, включающий в себя символ целиком.
112 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012. № 1
