6、古代阿拉伯文档文本行分割方法解析

古代阿拉伯文档文本行分割方法解析

1. 古代阿拉伯文档分割难题

古代手写文档因其书写的不规则性而本质复杂。书写者很少使用行支撑,导致书写线条弯曲;书法风格使单词各部分易出现连笔,相邻行的单词也会相互连接;文档更新直接在文本上进行,致使边缘线条延伸或添加整行内容。这些情况使行分割问题变得复杂,与现代文档分割技术寻求连接组件的平行对齐不同,古代文档的行分割是“上下文相关”的,这在过去十年一直是研究挑战。

2. 现有文档行分割方法

文献中提出了多种文档行分割方法,主要分为自上而下和自下而上两类,具体如下:
|分类|方法|特点|
| ---- | ---- | ---- |
|自上而下|投影法|从整个图像开始,迭代细分,利用先验知识如行间距、列间距或文档模型进行分割,通过分析投影直方图轮廓定位白色分隔区域,如分析垂直条纹、使用局部最小值追踪器分割行表面或计算直方图峰值与像素的向量距离。面对倾斜问题时,使用霍夫变换。|
|自上而下|知识模型法|如 DMOS 模型用语法形式化位置来建模文档结构,还有基于矢量化的算法,由线条特征如角度和长度等参数化。此外,还有使用生产系统的人工智能问题解决框架。|
|自下而上|基于连接组件法|处理噪声和书写变化问题,是手写文档行提取的主要方法。将连接组件聚类成更大元素,如单词、行和块,依据相邻块之间的几何关系(如距离、重叠和大小兼容性)使用简单规则,不同工作在处理空间变化和应对书写特点的能力上有所不同。|
|自下而上|聚类法|包括 K_NN、霍夫变换、平滑、排斥 - 吸引力网络、最小生成树(MST)和变形模型等。其中,霍夫变换的投票点选择多样,如连接组件的重心、最小值等;平滑技术通过加深水平方向相

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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