Skip to main content

Table 5 Classification rates for the test data set, using the proposed features

From: Efficient and accurate document image classification algorithms for low-end copy pipelines

Ground truth

Classification rates, %

 
 

color-

color-

color-

color-

color-

color-

color-

mono-

mono-

mono-

mono-

mono-

mono-

mono-

 

text-p

text-s

mix-p

mix-s

pic-p

pic-s

photo-s

text-p

text-s

mix-p

mix-s

pic-p

pic-s

photo-s

color-text-p

35/35

21/19

39/39

6/8

-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

color-text-s

-/-

63/61

-/-

37/39

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

color-mix-p

-/-

-/-

97/97

-/-

3/3

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

color-mix-s

-/-

-/-

-/-

92/100

-/-

3/-

5/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

color-pic-p

-/-

-/-

51/51

-/-

46/46

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

3/3

-/-

-/-

color-pic-s

-/-

-/-

-/-

56/64

-/-

44/36

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

color-photo-s

-/-

-/-

-/-

30/42

-/-

-/-

70/58

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

-/-

mono-text-p

-/-

-/-

8/8

-/-

-/-

-/-

-/-

50/42

21/17

8/17

13/17

-/-

-/-

-/-

mono-text-s

-/-

23/18

-/-

5/10

-/-

-/-

-/-

-/-

68/55

-/-

5/18

-/-

-/-

-/-

mono-mix-p

-/-

-/-

8/8

-/-

-/-

-/-

-/-

2/5

-/-

85/85

-/-

5/2

-/-

-/-

mono-mix-s

-/-

-/-

-/-

11/11

-/-

-/-

-/-

-/-

5/-

-/-

84/89

-/-

-/-

-/-

mono-pic-p

-/-

-/-

3/3

-/-

6/6

-/-

-/-

-/-

-/-

40/40

-/-

51/51

-/-

-/-

mono-pic-s

-/-

2/-

-/-

7/9

-/-

5/5

-/-

-/-

2/-

-/-

37/41

-/-

47/45

-/-

mono-photo-s

-/-

-/-

-/-

4/4

-/-

-/-

2/2

-/-

-/-

-/-

6/42

-/-

-/-

88/52

  1. Each entry in the table is “A/B” where A and B are the classification percentages, respectively, for the proposed classifier of Fig. 3 b and for the hard-decision tree classifier of Fig. 1 b, both used with the feature set proposed in the present paper