Аңдатпа
Көптілді кең көлемді визуалды құжаттаманы басқаратын цифрлық фасилитатор желілер бірдей диаграммалар әртүрлі тілдік нұсқаларда болған кезде байланысты контентті іздеу қиындықтарына тап болады. Дәстүрлі метадеректерге негізделген іздеу тәсілдері визуалды ұқсас материалдарды анықтай алмайды, бұл контентті қайта пайдалану тиімділігін төмендетеді. Бұл зерттеу аптасына шамамен 66 диаграмманы өңдейтін ұйымдық орталар үшін кескін ұқсастығын іздеу жүйесін іске асыруды қарастырады. Мақсат стандартты жабдықта есептеу тиімділігін сақтай отырып, нақты сәйкестіктер мен тілдік нұсқаларды дәл анықтауды қамтамасыз ету болып табылады. Жүйе RGB және HSV кеңістіктерінде түс гистограммасын талдауды, Canny операторларын қолдана отырып көп деңгейлі шеттерді анықтауды, Sobel градиенті арқылы текстураны сипаттауды және үлгі қолтаңбаларын біріктіретін көп деңгейлі ерекшелік алуды қолданады, бұл 261 өлшемді ерекшелік векторын құрайды. Деңгейлі ұқсастықты бағалау шеңбері кескіндер арасындағы қатынастарды бағалайды, ал тілдік нұсқаларды анықтау файл атауларының үлгілерін талдауды визуалды ұқсастықты тексерумен біріктіреді. Іске асыру компьютерлік көру операциялары үшін OpenCV бар Flask фреймворкін қолданады. Ағылшын, орыс және қазақ тілдеріндегі ұйымдық диаграммалармен сынау нақты сәйкестіктер мен тілдік нұсқаларды анықтауда 92% дәлдікті көрсетеді, орташа жауап беру уақыты 1,8 секунд және жадының шыңы 72 МБ құрайды. Тілдік нұсқаларды анықтау 89% дәлдікке жетеді, жалған оң нәтижелер 3% төмен. Модульдік архитектура қарапайым офистік жүйелерде орналастыруға мүмкіндік береді, бұл дәстүрлі компьютерлік көру тәсілдері практикалық шектеулерге дұрыс бейімделген кезде ұйымдық контентті басқару үшін қолданылатынын көрсетеді.