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基于最大梯度差的叠加文本定位
被引量：
1
1
作者
高士林
吉立新
高超
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第10期3173-3176,共4页
通过分析文本特征和背景,提出一种基于最大梯度差的叠加文本定位算法。首先获得横向和竖向两个方向的梯度图像,然后设定一个窗口扫描整个图像,分别计算窗口内的最大梯度差,得到两个方向的最大梯度差矩阵,然后分别通过自适应阈值算法找...
通过分析文本特征和背景,提出一种基于最大梯度差的叠加文本定位算法。首先获得横向和竖向两个方向的梯度图像,然后设定一个窗口扫描整个图像,分别计算窗口内的最大梯度差,得到两个方向的最大梯度差矩阵,然后分别通过自适应阈值算法找出疑似文本像素,再将两个方向的判决结果取交集,消除部分复杂背景造成的误判。接着利用数学形态学运算和先验知识剔除伪文本区。最后利用改进的穿越线算法精确定位文本。实验表明,本算法不仅对横向文本具有较高的查全率和较低的虚警率,并且对竖向文本也有较好的定位效果。
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关键词
最大梯度差
叠加文本
文本
定位
穿越线算法
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职称材料
基于多重文本术语关系叠加识别文本核心主题的有效性探索
被引量：
7
2
作者
郭红梅
张智雄
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第11期1157-1164,共8页
目前基于图或网络进行文本主题挖掘的研究大多是基于单一文本术语关系,而文本是由一系列具有语义信息的术语,按照一定的逻辑结构构成的,这些术语除了物理位置上共现关系外,还存在句法上的支配从属关系和隐含的语义关联,仅利用单一术语...
目前基于图或网络进行文本主题挖掘的研究大多是基于单一文本术语关系,而文本是由一系列具有语义信息的术语,按照一定的逻辑结构构成的,这些术语除了物理位置上共现关系外,还存在句法上的支配从属关系和隐含的语义关联,仅利用单一术语关系对文本内容进行分析难免会造成信息的丢失,因此本文尝试将术语间的共现、句法和语义三种关系进行叠加,探索基于多重文本术语关系识别核心主题的有效性。文中选取PubMed数据库2012-2014年"migraine disorders"主题相关的249篇论文进行实验,结果表明术语和关系的叠加使文本主题信息更为凸显,同时存在三种关系的术语和边可表征文本的重要内容。对同时存在三种关系的术语和边组成多重文本术语关系图深度分析显示,叠加术语关系图中所包含的clique子团的边数和结点数少于术语共现关系图,但多于术语语义和句法关系图;在凝聚度最大的前20个clique中,叠加术语关系图中所含clique的凝聚度要高于共现、句法和语义三者中的任何一个,且这种差异具有统计学意义。多重术语关系的叠加平衡共现、句法和语义三种关系,在减少术语共现关系影响的同时增加术语语义和句法关系的优势,将三者含有的信息量进行叠加,克服了单独考虑一种术语关系时造成的信息丢失。
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关键词
文本
术语关系
叠加
文本
主题识别
clique子团
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职称材料
题名
基于最大梯度差的叠加文本定位
被引量：
1
1
作者
高士林
吉立新
高超
机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第10期3173-3176,共4页
基金
国家"863"计划资助项目(2011AA010603
2011AA010605)
文摘
通过分析文本特征和背景,提出一种基于最大梯度差的叠加文本定位算法。首先获得横向和竖向两个方向的梯度图像,然后设定一个窗口扫描整个图像,分别计算窗口内的最大梯度差,得到两个方向的最大梯度差矩阵,然后分别通过自适应阈值算法找出疑似文本像素,再将两个方向的判决结果取交集,消除部分复杂背景造成的误判。接着利用数学形态学运算和先验知识剔除伪文本区。最后利用改进的穿越线算法精确定位文本。实验表明,本算法不仅对横向文本具有较高的查全率和较低的虚警率,并且对竖向文本也有较好的定位效果。
关键词
最大梯度差
叠加文本
文本
定位
穿越线算法
Keywords
max gradient difference
graphics text
text detection
across-line algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多重文本术语关系叠加识别文本核心主题的有效性探索
被引量：
7
2
作者
郭红梅
张智雄
机构
中国科学院文献情报中心
中国科学院武汉文献情报中心
出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第11期1157-1164,共8页
基金
北京市自然科学基金青年科学基金项目"科技有限发展领域遴选的技术方法体系研究"(9174047)
文摘
目前基于图或网络进行文本主题挖掘的研究大多是基于单一文本术语关系,而文本是由一系列具有语义信息的术语,按照一定的逻辑结构构成的,这些术语除了物理位置上共现关系外,还存在句法上的支配从属关系和隐含的语义关联,仅利用单一术语关系对文本内容进行分析难免会造成信息的丢失,因此本文尝试将术语间的共现、句法和语义三种关系进行叠加,探索基于多重文本术语关系识别核心主题的有效性。文中选取PubMed数据库2012-2014年"migraine disorders"主题相关的249篇论文进行实验,结果表明术语和关系的叠加使文本主题信息更为凸显,同时存在三种关系的术语和边可表征文本的重要内容。对同时存在三种关系的术语和边组成多重文本术语关系图深度分析显示,叠加术语关系图中所包含的clique子团的边数和结点数少于术语共现关系图,但多于术语语义和句法关系图;在凝聚度最大的前20个clique中,叠加术语关系图中所含clique的凝聚度要高于共现、句法和语义三者中的任何一个,且这种差异具有统计学意义。多重术语关系的叠加平衡共现、句法和语义三种关系,在减少术语共现关系影响的同时增加术语语义和句法关系的优势,将三者含有的信息量进行叠加,克服了单独考虑一种术语关系时造成的信息丢失。
关键词
文本
术语关系
叠加
文本
主题识别
clique子团
Keywords
text relationship superposition
text theme identification
clique sub-graph
分类号
G353.1 [文化科学—情报学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大梯度差的叠加文本定位
高士林
吉立新
高超
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多重文本术语关系叠加识别文本核心主题的有效性探索
郭红梅
张智雄
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017
7
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职称材料
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引证文献
统计分析
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