ТЕХНОЛОГІЯ ОБРОБКИ ТА РОЗПІЗНАВАННЯ ПЕРВИННОЇ ПРОЄКТНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ЗАСОБАМИ ОПЕРАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ANDROID
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2021-2(24)-67-74Ключові слова:
розпізнавання фігур; UML-діаграми; проєктування; проєктна документаціяАнотація
На сьогодні існують декілька рішень для розпізнавання UML-діаграм, намальованих від руки на папері. Вони дають змогу прискорити процеси проєктування та моделювання, не витрачаючи час на перенос діаграм із паперу в електронний вигляд. Проте жодне з рішень не може бути використано в сучасних смартфонах, зокрема, з операційною системою Android. У статті запропоновано технологію розпізнавання діаграм, яку можна використати під будь-якою платформою.
У світі велика кількість проєктів із розробки програмного забезпечення виконуються з перевищенням початкового бюджету і строків. Причинами зриву строків та перевищення витрат можуть бути різні фактори – від складності проєкту, зміни в архітектурі, бізнес-логіці до непрофесійності спеціалістів. Можливим вирішенням проблеми є підвищення ефективності та прискорення проєктування без втрати якості та продукту, динамічне доповнення новою інформацією, оновлення застарілих або некоректних даних, скорочення часових і фінансових витрат. Запропонований алгоритм обробки та розпізнавання первинної проєктної інформації дає змогу зменшити часові та фінансові витрати, збільшити швидкість моделювання та проектування.
Нині існує декілька систем та додатків, що використовують технології аналізу та розпізнавання діаграм на основі зображень, проте жодне із відомих рішень не може бути використано на пристроях з операційною системою Android.
Головною проблемою є відсутність алгоритмів для розпізнавання діаграм, що можуть бути використані під операційною системою Android.
Розглянуто синтаксичну модель розпізнавання структур UML-діаграм, визначено основні методи та алгоритми роботи з зображенням та основні методи розпізнавання фігур і текстів, запропоновано власний алгоритм аналізу та розпізнання на основі методу гнучкого порівняння на графах.
Розроблено технологію для аналізу та розпізнавання первинної проєктної інформації, а саме – UML-діаграм. Запропонований алгоритм може бути використаний під будь-якою платформою.
Посилання
Rovnyk, O.S., Trunova, О.V. (2021). Information system for recognition and processing of primary project information. In VI Mizhnarodna konferentsiia Problemy zniattia z ekspluatatsii obiektiv yadernoi enerhetyky ta vidnovlennia navkolyshnoho seredovyshcha (INUDECO 21) – Sixth International Conference on Nuclear Decommissioning and Environment Recovery (INUDECO 21) (pp. 245-248). Chernihiv: NU «Chernigivska politehnika». https://inudeco.pro/wp-content/uploads/zbirnyk_2021.pdf.
Lank, E., Thorley, J., Chen, S., Blostein, D. (2001). An on-line system for recognizing hand drawn UML diagrams. Proc. of the Intern. Conf. on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2001, Seattle, September (pp. 356-360).
Newman, M.W., Lin, J., Hong, J.I., Landay, J.A. (2003). DENIM: An informal web site design tool inspired by observations of practice. Human-Computer Interaction, 18(3), 259-324.
Hammond, T., Davis, R. (2002). Tahuti: A Geometrical Sketch Recognition System for UML Class Diagrams (pp. 201-208). Published at AAAI Spring Sympos: Sketch Recognition.
Al-Marakeby A. (December 2016). Recognition of On-line Hand Sketched Complex Diagrams. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering ISO 3297:2007 Certified Vol. 5, Issue 12. Copyright to IJARCCE DOI 10.17148/IJARCCE.2016.51282 349, pp. 349-352.
Noran, O.S. (2000). Business modelling: UML vs. IDEF. Lecture note, Griffith University, School of Computing and Information Technology, pp. 16-23.
Information technology – Object Management Group Unified Modeling Language (OMG UML) – Part 1: Infrastructure.
Information technology. Open distributed processing. Unified modeling language (UML). Version 1.4.2.
Mestetckii, L.M. (2004). Matematicheskie metody raspoznavaniia obrazov. Kurs lektsii. Izd-vo MGU.
DeMers, D., & Cottrell, G. W. (1993). Non-linear dimensionality reduction. In Hanson S. J., Cowan J. D. and Giles C. L., Eds., Advances in Neural Information Processing Systems, Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA.
Zhang, T.Y., & Susen, C.Y. (n.d.). A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns. http://agcggs680.pbworks.com/f/Zhan-Suen_algorithm.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
