- Gof/Strategy . . . . 5 matches
Composition 클래스는 text viewer에 표시될 텍스틀 유지하고 갱신할 책임을 가진다고 가정하자. Linebreaking strategy들은 Composition 클래스에 구현되지 않는다. 대신, 각각의 Linebreaking strategy들은 Compositor 추상클래스의 subclass로서 따로 구현된다. Compositor subclass들은 다른 streategy들을 구현한다.
* TexCompositor - linebreaking 에 대해 TeX 알고리즘을 적용, 구현한다. 이 방법은 한번에 문단 전체에 대해서 전반적으로 linebreak를 최적화하려고 한다.
* 모든 제공된 알고리즘에 대한 일반적인 인터페이스를 선언한다. Context는 ConcreteStrategy에 의해 구현된 알고리즘들을 호출하기 위해 이 인터페이스를 이용한다.
* ConcreteStrategy (SimpleCompositor, TeXCompositor, ArrayCompositor)
* Context (Composition)
* Strategy 가 context의 데이터를 접근할 수 있도록 인터페이스를 정의할 수 있다.
* Strategy 와 Context 사이의 대화중 overhead 가 발생한다.
class TeXCompositor : public Compositor {
TeXCompositor ();
Composition* slick = new Composition (new TeXCompositor);
- 논문번역/2012년스터디/이민석 . . . . 1 match
* LaTeX 수식이 안 보여요
* 「Experiments in Unconstrained Offline Handwritten Text Recognition」 번역
== Experiments in Unconstrained Offline Handwritten Text Recognition(제약 없는 오프라인 필기 글자 인식에 관한 실험) ==
sliding window의 각 열에서 특징 7개를 추출한다. (1) 흑-백 변화 개수(windowed text image의 이진화 이후), (2) 베이스라인에 대한 강도 분포의 평균 값 위치, (3) 최상단 글자 픽셀에서 베이스라인까지의 거리, (4) 최하단 글자 픽셀에서 베이스라인까지의 거리, (5) 최상단과 최하단 텍스트 픽셀의 거리, (6) 최상단과 최하단 텍스트 픽셀 사이의 평균 강도, (7) 그 열의 평균 강도. 특징 (2)-(5)는 core size, 즉 하단 베이스라인과 상단 베이스라인(극대값을 통한 line fitting으로 계산)의 거리에 의해 정규화되어, 글씨 크기의 변동에 대해 더욱 굳건해진다. 그 후에 모든 특징은 윈도우의 네 열에 걸쳐 평균화된다.
강도 분포의 평균값의 변화 뿐 아니라 하단 contour와 상단 contour의 방향을 고려하기 위해 추가적으로 세 가지 방향성 특징을 계산한다. 말인 즉 우리는 네 lower countour 점, upper contour 점, sliding window 내 평균값을 통해 줄들을 재고 선 방향들을 (8), (9), (10) 특성으로 각각 사용한다. (뭔 소리) 더 넓은 temporal context를 고려하여 우리는 특징 벡터의 각 성분마다 근사적인 수평 미분을 추가로 계산하고 결과로 20 차원 특징 벡터를 얻는다. (윈도우당 특징 10개, 도함수 10개)
- 정모 . . . . 1 match
||||2023.02.22||[신연진]||||||||LaTeX, 한 번 써보았습니다.||
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