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GIS电子地图中文字标注方向矫正算法
被引量：
2
1
作者
孙宇
江崇礼
董明
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期118-121,共4页
对 GIS电子地图中书写方向不定的文字标注 ,提出了一种自动水平矫正识别算法 .它可以自动计算出各文字标注水平角度 ,是以汉字中水平笔画和垂直笔画出现频率最高这一特征为依据的 .矫正书写方向成为水平方向 .最终使其成为完全可由现有 ...
对 GIS电子地图中书写方向不定的文字标注 ,提出了一种自动水平矫正识别算法 .它可以自动计算出各文字标注水平角度 ,是以汉字中水平笔画和垂直笔画出现频率最高这一特征为依据的 .矫正书写方向成为水平方向 .最终使其成为完全可由现有 OCR软件识别的形式 .所给出的算法已在实际 GIS项目中得到成功应用 .
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关键词
电子地图
标注
识别
水平矫正
GIS
文字标注
OCR软件
文字
识别
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职称材料
神经网络技术在工程图标注文字识别中的研究
2
作者
王卓
杨立中
《计算机应用》
CSCD
2000年第S1期93-94,共2页
采用神经网络中的Kohonen自组织网络对工程图标注文字进行识别。讨论了Kohonen自组织网络的概念、原理、算法 ,及其用于对土木工程图纸标注文字识别的工作原理、算法实现和学习训练过程中的若干问题。
关键词
神经网络
Kohonen自组织算网络
标注
文字
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职称材料
融合语义与图像的大规模图像集检索算法
被引量：
1
3
作者
解姗姗
神显豪
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2019年第7期178-186,共9页
目前的大数据图像检索算法大多仅支持单一的关键词或者图像查询,为此提出了一种语义与图像概率融合的社交媒体图像检索算法。该算法提取图像的空间位置特征与颜色特征,并提取文字标注信息,将两种特征基于概率进行融合。为了解决图像标...
目前的大数据图像检索算法大多仅支持单一的关键词或者图像查询,为此提出了一种语义与图像概率融合的社交媒体图像检索算法。该算法提取图像的空间位置特征与颜色特征,并提取文字标注信息,将两种特征基于概率进行融合。为了解决图像标注缺失与标注噪声的问题,设计了新的主题模型,根据共生的标注信息与视觉特征提取图像的语义主题。主题模型中基于视觉特征生成的最近主题能够有效地增强图像与文字标注之间的相关性。此外,主题模型能够有效地补全缺失的文字标注信息,同时删除噪声标注。基于不同规模的数据集进行了仿真实验,结果显示:该算法支持单一的关键词查询、图像查询以及两者的组合查询,并实现了较高的检索准确率。
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关键词
社交图像
图像视觉特征
主题模型
文字标注
半监督学习
图像检索
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职称材料
题名
GIS电子地图中文字标注方向矫正算法
被引量：
2
1
作者
孙宇
江崇礼
董明
机构
ATWELL系统工程公司
大连理工大学自动化系
出处
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期118-121,共4页
文摘
对 GIS电子地图中书写方向不定的文字标注 ,提出了一种自动水平矫正识别算法 .它可以自动计算出各文字标注水平角度 ,是以汉字中水平笔画和垂直笔画出现频率最高这一特征为依据的 .矫正书写方向成为水平方向 .最终使其成为完全可由现有 OCR软件识别的形式 .所给出的算法已在实际 GIS项目中得到成功应用 .
关键词
电子地图
标注
识别
水平矫正
GIS
文字标注
OCR软件
文字
识别
Keywords
electronic map/character recognition
skew\|correction
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
神经网络技术在工程图标注文字识别中的研究
2
作者
王卓
杨立中
机构
西南交通大学CAD工程中心
出处
《计算机应用》
CSCD
2000年第S1期93-94,共2页
文摘
采用神经网络中的Kohonen自组织网络对工程图标注文字进行识别。讨论了Kohonen自组织网络的概念、原理、算法 ,及其用于对土木工程图纸标注文字识别的工作原理、算法实现和学习训练过程中的若干问题。
关键词
神经网络
Kohonen自组织算网络
标注
文字
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
融合语义与图像的大规模图像集检索算法
被引量：
1
3
作者
解姗姗
神显豪
机构
闽南理工学院信息管理学院
桂林理工大学信息科学与工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2019年第7期178-186,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61741303)
广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFAA380153)
文摘
目前的大数据图像检索算法大多仅支持单一的关键词或者图像查询,为此提出了一种语义与图像概率融合的社交媒体图像检索算法。该算法提取图像的空间位置特征与颜色特征,并提取文字标注信息,将两种特征基于概率进行融合。为了解决图像标注缺失与标注噪声的问题,设计了新的主题模型,根据共生的标注信息与视觉特征提取图像的语义主题。主题模型中基于视觉特征生成的最近主题能够有效地增强图像与文字标注之间的相关性。此外,主题模型能够有效地补全缺失的文字标注信息,同时删除噪声标注。基于不同规模的数据集进行了仿真实验,结果显示:该算法支持单一的关键词查询、图像查询以及两者的组合查询,并实现了较高的检索准确率。
关键词
社交图像
图像视觉特征
主题模型
文字标注
半监督学习
图像检索
Keywords
social image
image visual feature
topic model
text annotation
semi-supervised learning
image retrieval
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GIS电子地图中文字标注方向矫正算法
孙宇
江崇礼
董明
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2002
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
神经网络技术在工程图标注文字识别中的研究
王卓
杨立中
《计算机应用》
CSCD
2000
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
融合语义与图像的大规模图像集检索算法
解姗姗
神显豪
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2019
1
在线阅读
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职称材料
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