地圖在人們的生產(chǎn)生活中發(fā)揮著重要作用,地圖注記中蘊(yùn)含大量信息,識(shí)別地圖名稱注記類別對(duì)未來(lái)計(jì)算機(jī)閱讀地圖以及進(jìn)一步繪制地圖具有重大意義。近年來(lái),熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)解決圖像分類問(wèn)題具有良好效果,使用訓(xùn)練集對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以提取出數(shù)據(jù)集圖片中的特征,并不斷調(diào)整模型參數(shù)直到訓(xùn)練完成。以谷歌的開(kāi)源框架TensorFlow作為實(shí)驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái),對(duì)多部地圖集的多份注記數(shù)據(jù)集進(jìn)行智能分類研究,從地圖集中人工獲取注記圖片作為樣本數(shù)據(jù)集,構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并嘗試混合訓(xùn)練和分開(kāi)訓(xùn)練兩種方式。實(shí)驗(yàn)表明,混合訓(xùn)練方式獲得的模型表現(xiàn)更加出色。 

【文章來(lái)源】：武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2020,45(02)北大核心EICSCD

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【部分圖文】：

稀疏連接原理圖

圖1中底層神經(jīng)元主要進(jìn)行圖像邊緣的處理、識(shí)別，而頂層神經(jīng)元提取的是抽象程度更高的特征，識(shí)別等級(jí)更高，并能進(jìn)行分類。圖2共享權(quán)值的機(jī)制不僅可減少所需的權(quán)重?cái)?shù)量，而且能實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別與圖像位置、大小、旋轉(zhuǎn)角度變化的無(wú)關(guān)性，具有重要意義。2 兩種訓(xùn)練方式

這5部地圖集均是行政區(qū)劃圖集，其中包含較為清晰和較多數(shù)量的注記。一般圖像的分類是根據(jù)圖像中的內(nèi)容物體進(jìn)行分類，比如人物、動(dòng)物、風(fēng)景等，而地圖中名稱注記的分類更多的是參考注記所標(biāo)識(shí)要素的類別。因此，根據(jù)地圖集內(nèi)容、顯著表現(xiàn)形式、注記描述要素類型等方面將名稱注記分為4類進(jìn)行樣本的采集和標(biāo)注，分別為山峰注記、地名注記、區(qū)域注記和水系注記，地圖中的要素也可按照這4類進(jìn)行分類。各地圖集的4種注記類型示例如圖3所示。由圖3可知，不同地圖集的4種注記形式各有不同的特點(diǎn)，但整體觀察又存在一些共同特征，比如區(qū)域注記字體都用紅色表示，水系注記字體都用藍(lán)色表示，不同類型的注記在字體、字形、字色等方面存在較大的區(qū)分度。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3415644