Исследование применимости методов обработки естественного языка к задачам поиска и сравнения изображений машиностроительных чертежей

Проведенные в работе исследования показывают, что применение технологии дескрипторов особых точек в чистом виде к задаче сравнения и поиска чертежей является неэффективным. Выявлено, что основной причиной этому служит наличие в чертежах большого количества идентичных элементов (рамки, основная надпись, выносные линии, элементы шрифтов и др.). Для решения данной проблемы предложено использование метода tf-idf (term frequency-inverse document frequency), широко известного в технологии обработки естественного языка. В исследовании вместо векторов слов, применяемых в оригинальной методике tf-idf, использовались дескрипторы особых точек изображений, вычисленных по алгоритмам ORB и BRISK. В результате исследования получены следующие выводы: 1) показана высокая эффективность предлагаемого подхода для поиска копии изображения-запроса в базе данных. Так, для всех изображений, предложенных для поиска и имеющих свои полные аналоги в базе данных, было выявлено наличие копий. 2) Количество выявленных изображений, являющихся модификациями изображения-запроса, разнится и зависит от алгоритма нахождения особых точек и дескрипторов. Так, при использовании ORB максимальное количество выявленных модифицированных аналогов составило 60%, при использовании BRISK – 80% от всех аналогов изображения, находящихся в базе данных. 3) Предлагаемый подход показывает ограниченную эффективность для нахождения изображений, которые можно отнести к тому же классу, что и изображение-запрос (например, чертеж экскаватора, бульдозера, автомобильного крана). Здесь максимальное количество ложных определений достигло 60%.