Automatically find and delete scan artifact pages from multipage PDFs using machine learning.
Delete scanned empty PDFs using machine learning
I was given many multipage PDFs from old scanned books. The scanning was done automatically which made digitizing 100s of books easy but the issue was that at certain document formats the automated scanning introduced pages that had no content, and quite a lot of them.
So those need to be removed (a feature which the company doing the scanning offers, but, as expected, for an additional fee).
The deletion approach
Approach A - Check for PDF content
My first idea was to just scan each page for content, and if contex was found within the PDF structure, it is to be kept. But the problem was that even the 'empty' pages were not empty, as these scanned documents are basically one large JPG file (the scanned image) within the PDF. So what is needed is to extract each JPG first and convert it to a 2D array, where we can then look at individual pixels. Which would suggest a distribution of white/black pixels.
Approach B - Brightness
Taking out completely white pages should be fairly straightforward. You would just take a histogram of all pixel values (in 8 bit that would be 255 value for white) across the page.
Here the distribution of pixels for an empty page:
The page is not perfectly white but includes some pixel noise from the scanner. To allow for that, we can describe an empty image for deletion (in some boundaries) like this:
if 98% of the pixelvalues are above 250:
delete page
This would work fine for those white empty pages.
However, a lot of pages in the document that need deletion are not white but contain an artifact from the scan as shown here:
Clearly visible is a dark line on the right edge of the scan. Using Approach A, we would not delete these pages, as the histgram of those pages falls below the cutoff we set above.
We could lower the cutoffs to something like this to also delete the ones with the border:
if 85% of the pixels are above 200:
delete page
However, there are pages with only a few words, such as these:
The histogram of these pages show more white pixels than the scan line artifacts:
so those these pages would also be deleted, if we use the adapted thresholds above.
Approach C - Selected areas
One other angle would be to select for the histogram a region that is only the right side of the border (where the artifact usually is), therefore avoiding the center (where the text usually is), then check of dark pixels. But here, on some pages there are figures extending to the right side (would get deleted). Or the artifact is on the top (would be kept).
One could try two areas:
if 50x50 centerpixel are white
AND (right side OR top is dark):
delete page
But there are pages that contain two figure, where the center is white, and the right border is dark, which would also get deleted.
A selected area approach would then be an individual approach, which requires manual checking and defining of the areas for measurements, which is not suited well for automation.
Approach D - Machine learning classification
What this turned into now is an ideal case to try out some algorithms to find some good classifiers.
Possibilities are: - Naive Bayes - Random trees - Neural Network - SVM
Questions to ask before (or during) are: 1. how much training data do we have 2. how slow/memory intensive can it be 3. is the data high bias/low variance or the other 4. do we need to update the classifiers later
Below I will try to get into the algorithms and address the questions above for this problem and each algorithm.
The core application
First thing will be the frame to prepare the data. As this is intended to be used by other (less tech interested) people, clear and easy use is also important.
What the core application needs in the eyes of user:
- extract the jpgs from given PDFs to select training sets
- convert training sets into feature vectors
- generate classifiers
- load exisiting classifiers
- batch process PDFs accoring to classifiers (delete pages)
On top of that there is other stuff that is important, but not necessary for the user, such as parameter tuning and validation, which also need to be implemented and accessible.
Below is the work in progress first iteration of the core application which allows you to extract all JPGs from PDF pages and convert those to feature vectors for training.
The GUI interface as of now looks like this:
Now we can extract the feature vector of this Full page:
And compare it to this empty page with artifact:
Here the 5000 point vector of the Full page:
[254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 51 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 50 52 254 247 254 59 254 201 253 254 69 82 255 254 254 39 252 254 255 254 254 254 245 37 254 79 255 75 217 46 251 255 254 252 35 254 251 250 254 254 254 249 254 254 254 254 254 46 254 38 255 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 27 254 254 254 254 254 254 254 35 254 250 179 62 254 254 254 254 254 254 254 254 254 89 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 241 254 254 254 254 254 254 254 166 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 68 254 254 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254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 255 254 248 255 254 254 254 254 255 255 254 255 247 246 255 255 255 255 98 254 255 254 255 242 255 254 240 255 86 254 255 243 31 76 234 105 254 254 254 224 43 254 255 255 34 254 140 86 254 53 33 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 253 30 239 45 10 255 255 35 254 248 255 27 52 245 77 254 226 255 35 254 255 254 255 254 255 53 241 254 245 255 254 255 48 255 254 255 58 254 254 254 255 254 254 255 248 253 254 245 255 246 254 254 47 255 255 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 254 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