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在线草图识别中用户手绘习惯建模方法
被引量:
5
1
作者
张斌
孙正兴
+1 位作者
孙建勇
彭彬彬
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第6期194-198,共5页
手绘草图是概念设计和思路外化的一种高效的表达方式。用户绘制草图时存在的多种形式,及其随意性和模糊性使得用户适应性问题逐渐成为草图识别的核心课题。本文提出了一种在线草图识别的用户建模方法来捕捉绘制草图时的用户习惯,主要包...
手绘草图是概念设计和思路外化的一种高效的表达方式。用户绘制草图时存在的多种形式,及其随意性和模糊性使得用户适应性问题逐渐成为草图识别的核心课题。本文提出了一种在线草图识别的用户建模方法来捕捉绘制草图时的用户习惯,主要包括两个方面的内容:一是基于SVM的主动式增量学习方法,二是基于动态用户建模的手绘复杂图形的识别方法。前者与传统的增量式学习方法相比,在识别精度相同的情况下所需的训练时间和训练数据集要少得多。后者则是基于笔划信息以及笔划间的顺序和空间关系信息,采用增量式决策树捕捉用户的输入习惯和过程信息。实验证明了本文方法在在线草图识别中的有效性和高效性。
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关键词
在线草图识别
用户适应性
用户建模
增量式主动学习
支撑向量机
SVM
模糊预测
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职称材料
题名
在线草图识别中用户手绘习惯建模方法
被引量:
5
1
作者
张斌
孙正兴
孙建勇
彭彬彬
机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第6期194-198,共5页
基金
国家自然科学基金项目(6990300
60373065)资助
文摘
手绘草图是概念设计和思路外化的一种高效的表达方式。用户绘制草图时存在的多种形式,及其随意性和模糊性使得用户适应性问题逐渐成为草图识别的核心课题。本文提出了一种在线草图识别的用户建模方法来捕捉绘制草图时的用户习惯,主要包括两个方面的内容:一是基于SVM的主动式增量学习方法,二是基于动态用户建模的手绘复杂图形的识别方法。前者与传统的增量式学习方法相比,在识别精度相同的情况下所需的训练时间和训练数据集要少得多。后者则是基于笔划信息以及笔划间的顺序和空间关系信息,采用增量式决策树捕捉用户的输入习惯和过程信息。实验证明了本文方法在在线草图识别中的有效性和高效性。
关键词
在线草图识别
用户适应性
用户建模
增量式主动学习
支撑向量机
SVM
模糊预测
Keywords
On-line sketchy graphics recognition
User adaptation
User modeling
Incremental active learning
Support vector machines (SVM)
Fuzzy prediction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在线草图识别中用户手绘习惯建模方法
张斌
孙正兴
孙建勇
彭彬彬
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004
5
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职称材料
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