keras9composer的博客

本文提出了一种基于多尺度空间金字塔表示和随机森林集成分类器的符号识别方法，旨在解决与其他图形元素相连或相交的非分割符号识别难题。通过构建多尺度补丁金字塔并提取HoA、HoL和GS等高效形状特征，结合随机森林对局部补丁进行分类，并采用Bagging和Hough投票策略聚合结果，实现了对受干扰符号的有效识别。实验表明，该方法在高度杂乱的图像中表现优于传统整体匹配方法，尤其在特定退化模型下具有高准确率，但对未知退化形式的泛化能力仍有待提升。未来可通过改进特征鲁棒性、优化模型泛化能力和融合多模型策略进一步提升性能。

本文探讨了文档处理与图形符号识别领域的两项前沿技术：老旧文档高亮标记去除和基于部件的多尺度符号识别方法。通过对比增强与统计分析实现高亮去除，适用于历史文献修复与数字化；通过分解符号为多尺度局部部件并聚合检测结果，提升复杂背景下的识别鲁棒性，广泛应用于工程图纸、地图和电路图识别。文章还分析了两种技术的优势、应用场景及未来在智能化、跨领域融合和效率提升方面的发展趋势。

本文提出了一种针对书籍装订变形导致模糊的单色扫描文档图像去模糊算法。该方法利用文本与背景间清晰过渡的特点，通过局部像素极值构建S形重建函数，在无需估计点扩散函数（PSF）的情况下直接进行去模糊处理。实验在计算机生成图像、模拟模糊扫描图像及高架平面模型图像上进行，结果表明算法在SSIM指标上最多提升17.08%，尤其对强模糊图像具有显著改善效果。算法具有针对性强、流程简化、参数可调等优势，适用于特定场景下的文档图像质量增强。

本文提出了一种结合统计特征与空间结构的符号描述方法，通过将符号分解为视觉词汇并构建属性关系图（ARG），融合结构和统计方法的优势以提升符号识别性能。方法采用径向线模型描述部件间的空间关系，并选用通用傅里叶描述符（GFD）作为顶点形状签名，在电气符号数据集上验证了其有效性。实验表明，该方法在检索效率上比传统方法提高16%以上，尽管执行时间有所增加，但仍在合理范围内，具有较高的应用价值和扩展潜力。

本文提出了一种基于色彩和谐与纹理分析的服装搭配评分模型，旨在通过提取服装的颜色、纹理和符号特征，构建一个客观的搭配评价体系。模型首先对图像进行预处理以提取服装区域，随后分别采用均值漂移和K-均值聚类算法进行颜色特征提取，通过网格划分与边缘检测实现符号和纹理的识别，并结合统计偏好数据计算图案匹配得分。最终，通过加权融合颜色和谐度与图案匹配得分，得到整体搭配评分。实验结果表明，该模型在一定程度上能够模拟人类的搭配偏好，为自动化服装推荐系统提供了可行的技术路径。

本文提出一种基于图路径的形状描述符——图路径袋（BOGP），用于图形符号的识别与定位。该方法将二值化图像矢量化后构建图结构，以关键点为节点、连接线为边，通过计算所有无环路径并使用原型路径直方图进行符号表示。该描述符具有旋转不变性和一定的结构容错能力。实验在SESYD和GREC数据集上验证了其在符号匹配中的有效性，并应用于符号定位和手写单词识别。结果表明，该方法在符号匹配中表现良好，但在手写单词识别中受限于连笔和书写变异。未来工作将引入更高效的噪声模型以提升性能。

本文提出了一种基于区域的手绘草图地图分割算法，旨在解决草图地图中线条间隙、开放街道、文本干扰等不准确问题。通过预处理、泛洪算法和多步段合并策略，实现了对建筑物、街道等边界对象的有效分割。实验在20张草图地图上进行，平均兰德指数达到0.92，验证了算法的有效性和参数鲁棒性。后续工作包括段的分类与草图地图对齐，以支持志愿地理信息系统、智能导航和教育等应用场景。

本文介绍了GREC系列符号识别与定位竞赛的第四版，重点阐述了竞赛在数据集构建和评估方法上的创新。竞赛首次引入符号定位任务，采用基于多边形重叠的精度、召回率和F-分数等指标，并设计了涵盖多种退化类型的识别测试集，以评估方法的可扩展性、鲁棒性和现实适用性。尽管仅有一个参与者采用几何匹配方法，结果仍显示出该方法在不同噪声条件下具有良好的稳定性，尤其在上下文符号识别中表现优异。报告总结了当前框架的优势与局限，提出了未来改进方向，包括优化噪声生成、吸引更多参与者以及扩展手绘和其他领域符号，旨在推动图形识别技术的发展。

本文介绍了2011年GREC圆弧分割竞赛的组织、方法与结果，重点评估了不同扫描分辨率（200、300、400 DPI）对圆弧检测算法性能的影响。竞赛采用VRI作为评估指标，测试图像来自旧教科书的机械工程图纸，并构建了包含地面真值的多分辨率数据集。四种研究原型参与比较，其中Qgar-Lamiroy方法表现最佳并获得冠军。统计分析表明，方法间的性能差异显著，但分辨率变化对整体性能影响不显著，且高分辨率反而可能导致性能下降。赛后分析揭示了各方法在图形复杂度、文本干扰和参数设置方面的局限性。文章进一步探讨了未来研究

本文深入剖析了2012年乐谱竞赛中的五线谱去除算法，详细介绍了ISI01、INP02、NUS03和NUG04等参赛系统的技术原理与实现方式。通过对比不同算法在理想图像、曲率、中断、噪声等多种失真类型下的表现，分析了各类方法的优缺点及适用场景。扩展竞赛进一步验证了算法在多种失真组合下的鲁棒性，结果显示INP02和NUG04-LTr在复杂现实图像中表现更优。文章还探讨了影响算法性能的关键因素，并展望了未来研究方向，包括开发更通用的鲁棒算法、结合实际应用场景优化以及提升实时性，为手写乐谱处理技术的发展提供了重要参

本文详细解析了符号定位与匹配的技术流程，包括仿射变换、线映射、特征提取和匹配四个关键步骤，并介绍了手写音乐乐谱分析领域的两项重要竞赛：作者识别竞赛和五线谱去除竞赛。通过CVC-MUSCIMA数据集和多种失真模型的应用，评估了不同方法的性能，结果显示基于深度学习的方法在复杂场景下表现更优。文章还展望了未来在符号识别与音乐乐谱分析方向的研究重点，强调需进一步支持弧基元、优化对齐及探索融合算法以提升系统鲁棒性与准确性。

本文探讨了在缺失或不确定真实标签情况下计算精确率和召回率的方法，提出通过方法加权和置信度投票扩展概率模型，使其适用于非二进制相关性判断和不确定标签场景。同时，设计了一种基于用户交互与图像处理相结合的半自动真值标注框架，用于符号识别与定位系统的性能评估。该框架通过触觉设备输入、自动特征提取与匹配机制，实现了高效、可靠的真值生成，并具备亚线性复杂度。最后，文章总结了当前方法的优势与局限，展望了未来在部分真值整合、模型融合与系统优化方面的研究方向。

本文提出了一种在无真实标签或真实标签不可靠情况下计算精确率和召回率的新方法。通过将经典指标以概率形式重新表述，引入虚拟系统并利用多个相似系统的共识，构建了可比较的性能排名。该方法在符号识别和文档二值化场景中得到验证，结果显示其能有效逼近有真实标签时的评估结果，尤其适用于难以获取可靠标注数据的大规模或复杂数据场景。同时，文章也指出该方法对系统间的集体偏差敏感，并提出了未来在权重分配、多模态数据和深度学习结合方面的改进方向。

本文介绍了一种高效的漫画书框架与文本区域提取方法，通过预处理、ROI分类和过滤步骤，提升了框架和文本分割的准确率与处理速度。同时，提出一种基于Bezier曲线近似和递归架构的手绘图形统一表示方法，实现在线与离线手绘数据的集成处理，适用于移动设备的符号识别场景。两种方法分别为漫画数字化和手写输入提供了有效解决方案，并具备进一步优化和扩展的应用潜力。

本文深入解析了化学图构建与漫画内容提取的关键技术。在化学图构建方面，对比了直接方法与不一致驱动方法，重点探讨了后者通过检测和解决不一致性实现灵活构建的优势及优化方向，包括求解顺序、多解决方案分类与动态求解周期控制。在漫画内容提取方面，介绍了基于连通分量标记分析的方法流程及其在框架与文本分割中的应用，同时提出引入深度学习、改进聚类与过滤策略的优化思路。文章还指出两个领域在图像信息提取上的共性挑战，并展望了相互借鉴技术以推动数字化发展的可能性。

本文介绍了交互式草图识别中的增量学习方法与化学结构识别系统ChemInfty的不一致驱动化学图构建方法。增量学习通过用户反馈不断优化分类器，提升识别准确率，适用于建筑草图和手写文字识别；ChemInfty采用三阶段流程，结合图形组件识别与不一致性检测解决，实现灵活、半自动化的化学图构建，适用于化学文献处理与数据库建设。两种方法均体现了人机协作在图形识别中的优势，具有广泛的应用前景和发展潜力。

本文探讨了在线手写藏文识别与交互式草图识别技术。针对在线手写藏文识别，提出基于去噪预处理和三阶段分类策略的系统，有效提升对相似字符的区分能力，并在两个数据库上验证了方法的有效性。在交互式草图识别方面，引入增量学习分类器与广度优先探索相结合的方法，通过用户参与实现动态学习与错误规避，显著提高识别准确率并防止误差累积。实验结果表明，两种方法在各自领域均表现良好，未来可进一步融合优化，拓展至更复杂的手写与草图理解场景。

本文探讨了在手写在线流程图识别中引入句法和结构知识的价值。针对传统统计方法在处理复杂二维文档时的局限性，提出一种基于语法的结构化方法，利用DMOS框架和EPF语言对流程图的符号、布局与语法规则进行形式化描述。该方法通过结合笔画与线段两种基本元素，实现对文本与符号的精准区分及符号的正确分组，并借助语法解析确保全局一致性。实验结果表明，相较于统计方法，该方法在非文本笔画和符号识别率上显著提升，验证了句法知识在流程图识别中的关键作用。文章还展示了该技术在教育、工业设计和文档管理等领域的应用潜力，并讨论了未来融合深

本文详细分析了草图地图的分割算法，涵盖分割示例、中间合并步骤及分割段紧凑性计算方法。通过引入边界比例和加权紧凑性指标优化合并条件，提升了分割的准确性。基于20个草图地图的实验结果，采用Rand指数进行评估，并探讨了算法对关键参数$t_C$变化的鲁棒性。同时讨论了真实分割质量受绘图习惯和任务复杂性的影响，提出了提高分割质量的方法，为后续算法优化提供了方向。

本文详细介绍了一种基于距离变换的图像分割与合并算法，涵盖洪水填充算法的原理与步骤，以及三步分割段合并策略。通过设置合理的容差参数T和合并阈值，有效缓解过分割与欠分割问题，适用于地图绘制、草图识别和图像编辑等领域，并分析了各关键参数对分割结果的影响。

本文介绍了一种针对手绘草图地图的分割方法，旨在应对线条间隙、文本与图形交叉、未封闭街道等挑战。该方法包括三个主要步骤：预处理、洪水填充算法和合并分割段。通过二值化、文本分离和去伪影操作进行预处理；利用约束条件下的洪水填充实现初步分割；最后通过相似度评估合并相邻分割段，减少过度分割，获得更合理的最终结果。该方法有效提升了草图地图中建筑物、街道等带边框对象的识别准确性。

本文探讨了手绘草图地图的自动处理技术，重点研究基于区域分割的离线处理方法。针对手绘草图地图绘制不精确、与度量地图存在差异等特点，提出了一种具有鲁棒性的区域分割算法，能够有效应对线条间隙和开放式对象（如街道）的识别问题。文章对比了在线草图识别与离线符号识别的研究现状，阐述了所提算法的核心思想、优势及具体步骤，并通过20张草图地图的定量评估验证了其在精度和召回率方面的初步性能表现。最后总结了当前方法的有效性，并展望了未来在算法优化、多特征融合和应用拓展方向的发展潜力。

This blog introduces a notation-invariant patch-based wall detector for architectural floor plans. The method leverages image normalization, patch division, and BSM-based feature description, achieving high accuracy with improved testing efficiency. Compar

本文研究了基于符号不变性补丁的墙体检测方法在建筑平面图中的应用，通过两个不同特性的数据集（Dataset-1和Dataset-2）评估系统性能。重点分析了网格拓扑、补丁描述方法和图像归一化对检测效果的影响，结果表明重叠网格、BSM描述符和图像归一化能显著提升Jaccard指数。同时比较了SVM-WD与[1]+iNorm+BSM等分类策略的性能，提出了最佳系统配置及分类策略选择建议，为后续墙体检测技术优化提供了方向。

本文研究了技术图纸符号库的构建方法与建筑平面图中的墙检测技术。通过聚类算法构建包含30个类别的符号库，提升了符号检索效率；在墙检测方面，提出基于补丁的改进方法，结合图像归一化、多种特征描述符（PID、PCA、BSM）和SVM分类器，优化了不同符号表示下的墙体分割性能。实验表明，使用BSM特征与重叠网格拓扑的系统配置在准确率和F1分数上表现最佳，显著优于原始方法。未来工作将拓展符号库应用并集成完整平面图解释系统。

本文提出了一种从大量技术线图中构建符号库的新方法，通过图像预处理、分组识别符号部分和几何匹配聚类模式，实现对建筑平面图、电路图等技术图纸中重复符号的高效提取与聚类。该方法突破单张图像限制，能处理旋转、缩放和非相邻模式，利用分组技术提升特征区分度，实验结果显示聚类平均召回率达95%，精确率达96.5%。所构建的符号库可用于建筑设计、电子电路设计及数字图书馆中的高效符号检索与文档管理，未来可进一步优化聚类算法、提升匹配速度并拓展检索功能。

本文提出了一种基于多尺度分割与形状匹配的自然场景符号识别方法，通过图像分割、模板预处理、组件级形状匹配和结构匹配四个阶段，有效提升了复杂背景下的符号识别准确率。该方法利用颜色一致性指标进行多尺度图像分割，结合形状上下文描述符与统计集成实现组件匹配，并引入空间包含关系约束优化结果。实验结果显示，该方法在测试数据上实现了100%的精确率与召回率，验证了其在交通标志识别等应用场景中的有效性与鲁棒性。

本文研究了符号识别与行政文档分类技术，基于GREC’05和GREC’11数据集评估了符号识别系统在不同噪声和变换下的性能，结果显示缩放对准确率影响大于旋转。提出的系统在复杂条件下表现出良好的可扩展性和定位能力。在行政文档分类方面，比较了基于视觉词袋（BOVW）和模糊形状模型（BSM）的滑动窗口方法，实验表明BSM在图形丰富标志下分类准确率更高，并能定位标志位置。研究还探讨了实际应用中的挑战及未来方向，如提升鲁棒性、结合深度学习与多特征融合，以增强系统性能与可扩展性。

本文提出了一种基于几何匹配的孤立符号识别与符号定位方法，通过推广几何匹配框架以支持像素和矢量基元（如直线和弧线），提升了匹配效率与灵活性。系统引入自适应预处理模块以应对多种噪声，并通过惩罚未匹配特征来改善对相似形状符号的识别准确性。实验在GREC’05和GREC’11数据集上进行，结果表明该方法在准确率、召回率和F1值上均优于现有结构、统计及混合方法，具有良好的鲁棒性和应用前景。

本文系统探讨了图形识别与处理技术在草图地图分割、古代文献去噪与分解以及历史地图图形识别三个领域的应用。针对手绘草图地图，提出基于洪水填充与区域合并的分割方法；对于老化文献，采用Aujol和Chambolle的灰度分解模型进行去噪与信息分离；在历史地图处理中，设计结合颜色分割与交互式清理的高效矢量化流程。文章详细阐述各技术原理、实验结果及优缺点，并指出未来优化方向，展示了图形处理技术在文化遗产数字化与地理信息提取中的关键作用。

本文提出了一种高效稳健的交互式图形识别技术，用于从历史地图中自动提取道路等制图信息。该方法结合彩色图像分割（CIS）、用户引导的图层提取与清理，以及自动光栅-矢量转换流程，显著减少了传统手动数字化所需的时间，实验显示处理时间减少38%，且矢量数据在完整性、正确性等指标上接近人工结果。技术适用于低质量历史地图，具有良好的鲁棒性，可广泛应用于历史地理研究、GIS数据更新和文化遗产保护。尽管存在残留干扰和道路断裂等局限，未来可通过算法优化和自动修复功能进一步提升性能。

本文介绍了基于Aujol和Chambolle算法的历史文献图像预处理方法，结合NAVIDOMASS项目背景，探讨了该算法在处理历史文献图像中的去噪、信息分离与结构提取方面的应用。通过将图像分解为形状、纹理和噪声三层，有效提升了文本可读性与图形分析精度，实验结果显示超过86%的测试图像信噪比（SNR）得到改善。该方法在历史文献数字化、文化遗产保护和学术研究中具有广泛应用前景，未来可结合深度学习与自适应参数优化进一步提升性能。

本文提出了一种基于区域的草图地图分割方法，有效应对草图地图中线条缺失、开放端点等不精确性问题。方法结合欧几里得距离变换与洪水填充算法进行初始分割，并通过三步区域合并策略减少过度分割，提升分割质量。实验结果显示平均兰德指数达0.92，验证了方法的有效性与参数鲁棒性。该方法在地理信息系统、设计和教育领域具有广泛应用潜力，未来可进一步研究区域分类、地图对齐及分层处理以优化分割效果。

本文综述了图形识别领域的研究进展，重点介绍基于区域的草图地图分割方法。该方法通过预处理、洪水填充和合并分割段等步骤，有效应对手工绘制不准确、线条间隙和文本干扰等挑战，并在20张草图地图上进行了初步评估，展现出良好的准确性和鲁棒性。文章还回顾了第9届国际图形识别研讨会（GREC 2011）的主要内容与竞赛，探讨了符号识别、历史文档分析等研究方向。最后展望了图形识别在深度学习、多模态融合和实时处理等方面的技术发展趋势，以及在智能交通、文化遗产保护和工业制造等领域的广泛应用前景。