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题名基于上下文的在线草图识别方法
被引量:8
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作者
谢强
冯桂焕
孙正兴
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机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
南京大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第3期216-219,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(项目编号:69903006和60373065)
新世纪优秀人才支持计划(项目编号:NCET-04-0460)资助
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文摘
支持用户自由连贯地绘制草图是在线草图识别研究的目标之一。本文提出一种使用空间关系等上下文和贝叶斯分类器进行草图识别的方法,其主要特点包括两个方面:第一,使用笔画空间关系进行自动笔画成组,可以在不打扰用户绘图的情况下完成候选符号的选取;第二,利用贝叶斯分类器实现在线草图识别,可以解决识别方法的领域相关性及画法敏感性问题。实验验证了方法的有效性。
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关键词
在线草图识别
空间关系
上下文
贝叶斯分类器
自动笔画成组
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Keywords
Online sketch recognition, Spatial relationships, Context, Bayesian classifier, Automatic stroke grouping
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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