建筑图符号识别系统中的自学习机制研究

• 作者: 杨若瑜 蔡士杰 陆显巍
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 建筑图 符号识别 模板学习
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: CIDE 2009会议优秀论文
• 页码范围: 3437-3441
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5696字
• 语种: 中文

摘要

在建筑图识别中,由于图形符号表示的不确定性,完全基于先验知识手工构造模板后进行识别的方法适应能力较差.设计了包含自学习机制的符号识别方法来应对这种情况,该方法将自学习和识别两个过程融合在一起,针对漏识和误识切入不同的学习步骤,并完成模板的自动创建或更新,达到可以在不改动程序的基础上提高识别率的效果.基于此思想实现了一个具有自学习能力的建筑符号识别系统,并通过实验验证了效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡士杰	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	81	1290	20.0	32.0
2	杨若瑜	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	28	348	11.0	18.0
3	陆显巍	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	3	1.0	1.0