SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/230706"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/230706" > Automatic classific...

Automatic classification of UML Class diagrams from images

Ho-Quang, Truong (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Chaudron, Michel, 1969 (författare)
Göteborgs universitet,University of Gothenburg
Samúelsson, Ingimar (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för data- och informationsteknik (GU),Department of Computer Science and Engineering (GU),University of Gothenburg
visa fler...
Hjaltason, Jóel (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för data- och informationsteknik (GU),Department of Computer Science and Engineering (GU),University of Gothenburg
Karasneh, B. (författare)
Universiteit Leiden (UL),Leiden University (UL)
Osman, H. (författare)
Universiteit Leiden (UL),Leiden University (UL)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
ISBN 9781479974252
2014
2014
Engelska.
Ingår i: Proceedings of the 21st Asia-Pacific Software Engineering Conference, APSEC 2014. - 1530-1362. - 9781479974252
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • - Graphical modelling of various aspects of software and systems is a common part of software development. UML is the de-facto standard for various types of software models. To be able to research UML, academia needs to have a corpus of UML models. For building such a database, an automated system that has the ability to classify UML class diagram images would be very beneficial, since a large portion of UML class diagrams (UML CDs) is available as images on the Internet. In this study, we propose 23 image-features and investigate the use of these features for the purpose of classifying UML CD images. We analyse the performance of the features and assess their contribution based on their Information Gain Attribute Evaluation scores. We study specificity and sensitivity scores of six classification algorithms on a set of 1300 images. We found that 19 out of 23 introduced features can be considered as influential predictors for classifying UML CD images. Through the six algorithms, the prediction rate achieves nearly 96% correctness for UML-CD and 91% of correctness for non-UML CD.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Systemvetenskap, informationssystem och informatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Information Systems (hsv//eng)

Nyckelord

Classification
Feature extraction
Machine learning
Software Engineering
UML
UML class diagram
Software Engineering

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy