基于图过滤的符号识别算法：计算效率提升与性能比较

本文主要探讨了"基于图的过滤和匹配用于符号识别"这一主题，针对的是模式识别在现代信息技术中的应用和优化。模式识别作为一项基础且重要的技术，被广泛应用于诸如数据挖掘、计算机网络、基因工程、化学结构分析以及Web服务等领域，其目的是在大量的输入数据中寻找特定的模式或特征。随着这些领域的发展，对于模式识别算法的需求和效率要求不断提高。 传统的模式识别方法可能面临计算复杂度较高的问题，特别是在处理图形数据时。本文的创新之处在于提出了一个全新的基于图的算法，该算法在实际的符号识别过程中引入了预过滤步骤。这种设计思路旨在通过在匹配前对图形数据进行处理，显著地降低计算负担，从而提高符号识别的效率和准确性。 论文发表在《信号与信息处理期刊》(Journal of Signal and Information Processing)上，2018年9月期，第167-191页。该刊的在线ISSN为2159-4481，印刷ISSN为2159-4465，doi为10.4236/jsip.2018.93010。作者Vaishali Pawar和Mukesh Zaveri来自印度Surat的SVNIT计算机工程系。 研究者们通过大量实际输入图纸对提出的算法进行了详细的评估，实验结果显示，与现有的符号识别算法相比，他们的新方法在处理效率和识别准确率上都表现出明显的优势。这不仅证明了新算法的有效性，也为图模型在符号识别任务中的进一步优化提供了新的可能。 这篇论文在图论的基础上探索了符号识别的新途径，强调了预过滤策略在减少计算复杂度方面的贡献，并通过实证验证了其在实际应用中的优越性能。这对于推动模式识别技术在IT行业，特别是图形数据处理中的应用具有重要意义。