一种基于图匹配的复杂草图识别方法

复杂草图识别是手绘草图输入中的一个困难任务。现存的草图识别方法强调的是图形对象简单,但这不适合具有不同复杂性的复杂草图的识别。本文对具有不同复杂性的复杂图形对象提出一个基于图形的统一表示法,文中根据不同信息粒度将复杂图形分别转化为空间关系图(SRG)。文中提出了一个约束的部分枚举,以减小识别复杂草图时匹配SRG的状态空间。实验结果显示,我们的方法可适用于具有不同复杂度的各种复杂图形对象的识别。

在线草图识别中用户手绘习惯建模方法

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。

基于用户建模的手绘草图识别

在线草图识别包括预处理、特征提取、图形规整和用户建模等几个方面的问题。其中用户建模是手绘草图识别的核心和关键问题。提出了一种在线草图识别用户建模方法,方法用动态用户建模技术进行笔划和复杂图形的识别。方法采用增量决策树记录草图的笔划构成及其手绘过程,实现对复杂手绘草图的用户建模和在线识别。实验表明所提出的方法不仅能得到较好的检索结果。

手绘图识别的用户适应性研究

草图理解的关键问题是允许用户按其习惯方式输入图形,即草图理解的用户适应性。为此提出了一种在线草图识别用户适应性解决方法:首先对用户输入的图形进行预处理;然后利用转角函数的方法进行笔划特征点的抽取;最后用动态用户建模技术进行笔划和复杂图形的识别。具有很强的用户适应性,消除了因用户随意输入带来的识别困难,为草图理解的实现提供支持。实验表明所提出的方法不仅能得到较好的检索结果,而且具有较好的用户适用性,为解决在线草图识别及其用户适应性问题提供了有益的尝试。