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자료유형
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저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제34권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
693 - 702 (10page)

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With the development of data analysis methods and data processing capabilities, semantic analysis of floorplans has been actively studied. Therefore, studies for extracting text information from drawings have been conducted for semantic analysis. However, existing research that separates rasterized text from floorplan has the problem of loss of text information, because when graphic and text components overlap, text information cannot be extracted. To solve this problem, this study defines the morphological characteristics of the text in the floorplan, and classifies the class of the corresponding region by applying the class of the SIFT key points through the SVM models. The algorithm developed in this study separated text components with a recall of 94.3% in five sample drawings.

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