Kyrtos：面向技术文件中带曲线图的自动深度分析方法
计算机视觉与模式识别
2026-02-11 v1 人工智能
摘要
技术文档深度理解 (DUTD) 因大量积累文档及其所蕴含宝贵知识的潜力，成为一个极具吸引力的领域。综合理解技术文档取决于对其特定模态（如图表、表格、图示、文本等）以及它们之间关联关系的精准分析。本文介绍 Kyrtos 方法论，用于自动识别和分析技术文档图像中带曲线的图表。识别处理部分采用基于聚类的方法识别构成所示曲线的线段中点。分析处理部分解析提取的线段，捕获方向、趋势等行为特征。这些关联有助于将识别片段的关系转换为带属性的图，从而保留曲线的结构特征。图关系也被表达为自然语言 (NL) 文本句子，丰富文档的文本，并促进其转换为随机 Petri 网 (SPN) 图，后者描绘图表图像中所表示的内部功能。广泛的评估结果通过衡量输入图表曲线与 Kyrtos 生成的近似曲线之间的结构相似性，证明了 Kyrtos 识别和分析方法的准确性，适用于多函数图表。
引用
@article{arxiv.2602.09337,
title = {Kyrtos: A methodology for automatic deep analysis of graphic charts with curves in technical documents},
author = {Michail S. Alexiou and Nikolaos G. Bourbakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.09337},
year = {2026}
}