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El gráfico es un tipo de información ubicua, ampliamente utilizado y fácil de entender para las personas. Debido a que existen tantos tipos diferentes y estilos diferentes de gráficos, no es una tarea fácil para una computadora reconocer un gráfico, así como volver a dibujarlo o rediseñarlo. Este estudio propone un método de tres etapas para el reconocimiento de gráficos: analizar la clasificación de gráficos, analizar la estructura de gráficos y analizar el contenido de gráficos. Al clasificar gráficos, elegimos ResNet-50. Al reconocer la estructura y el contenido de los gráficos, utilizamos diferentes marcos profundos para extraer puntos clave basados en diferentes tipos de gráficos. Además, también introducimos dos conjuntos de datos, UCCD y UCID, para entrenar modelos profundos para clasificar y reconocer gráficos. Finalmente, utilizamos algunos métodos geométricos tradicionales para obtener una tabla original de un gráfico, para así poder redibujarlo.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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