27、基于机器学习的平面图文本描述生成方案

基于机器学习的平面图文本描述生成方案

在当今数字化时代，对各种图形文档的处理和理解变得越来越重要。平面图作为一种常见的图形文档，包含了建筑物内部空间的布局和结构信息。如何让计算机理解平面图并生成自然语言的文本描述，是一个具有挑战性的研究课题。本文将介绍一种基于机器学习的平面图文本描述生成方案，该方案旨在设计一个平面图理解和解释系统，能够根据输入的平面图生成自然语言的文本叙述。

1. 问题陈述

该方案的目标是设计一个平面图理解和解释系统，实现以下任务：给定房屋或其他建筑物的平面图，系统应能够理解图像并生成自然语言的文本叙述。系统的输入是室内空间的平面图，预期输出是人类书写风格的自然语言解释。为了实现这一目标，提出了一种合适的特征来表示整个平面图，以捕捉描述中的复杂细节。同时，还提出了生成描述的方法，使生成的描述尽可能接近人类书写的句子，涵盖所有细节且语法正确。

该方案使用机器学习技术，通过多阶段管道来理解平面图图像。每个阶段识别不同的组件，例如使用基于签名的装饰特征进行装饰识别和分类。与传统的基于OCR的房间标签识别技术不同，该方案提出了一种基于机器学习的方案，使用特征向量“装饰袋”（Bag of Decor，BoD）来表示平面图。BoD是一个稀疏向量，捕获了平面图中每个房间内装饰对象的频率计数。通过将BoD与经典机器学习分类器和人工神经网络（ANN）结合使用，将房间图像分类为5个预定义的类别：卧室、浴室、大厅、客厅和厨房。

2. 文献综述

在图形识别领域，文档图像处理的相关研究取得了很多进展。随着数字文档数量的增加，图形识别变得越来越重要。以下是对该领域一些相关工作的综述：
- 图形识别的现状