概念图形草绘设计技术研究

针对概念草图的输入输出问题,采用了基于草绘输入的交互式图形设计方法,实现了单笔划草绘轨迹主动分段识别与规整方法;运用了基于笔式手势的草图编辑方法,并将概念草图以DXF的格式输出,实现与现有CAD系统之间的集成.根据手势设计原则以及草图编辑的需要,定义并实现了选择、删除、移动等10种手势,同时采用感知器线性分类方法对手势进行识别.实例表明:手势编辑模式能够改善传统编辑方式在自然性与智能性方面的不足.     

在线手绘草图识别中的用户建模方法

提出了一种在线手绘草图识别的用户建模方法。该方法首先利用用户输入笔划的速率和曲率特性进行笔划特征点抽取和笔划分段,从而将用户的输入草图分解成基本图元表示;进而,利用决策树收集和记录用户输入草图的时序信息,实现对复杂手绘草图的用户建模和在线识别,并通过对用户输入模式使用频率的统计实现对用户模型的动态管理和更新。实验表明:该方法不仅能显著提高复杂图形的识别效率,而且具有在线训练能力。     

手绘草图实时处理方法研究

徒手草绘作为一种简便、自然、高效的人机交互方式,在计算机辅助设计领域越来越受到人们的重视。本文主要针对草绘设计与图形识别的行为过程进行了一系列较为广泛的研究,以便将用户的草绘习惯、识别能力与现有的CAD技术紧密结合起来,开发出新一代的智能CAD产品。具体包括草图前处理、特征点的检测、笔划分段、图元识别、图元重构、图元规整、端点校正等内容。实验表明所提出的方法能得到较好的识别结果。     

手绘草图实时处理方法研究

徒手草绘作为一种简便、自然、高效的人机交互方式，在计算机辅助设计领域越来越受到人们的重视。本文主要针对草绘设计与图形识别的行为过程进行了一系列较为广泛的研究，以便将用户的草绘习惯、识别能力与现有的CAD技术紧密结合起来，开发出新一代的智能CAD产品。具体包括草图前处理、特征点的检测、笔划分段、图元识别、图元重构、图元规整、端点校正等内容。实验表明所提出的方法能得到较好的识别结果。     

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人图形,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.     

在线草图识别中的用户适应性研究

提出一种在线草图识别用户适应性解决方法，该方法分别采用支撑向量机主动式增量学习和动态用户建模技术进行笔划和复杂图形的识别．支撑向量机主动式增量学习方法通过主动“分析”用户增量数据，并根据用户反馈从中选择重要数据作为训练样本，可有效地鉴别用户手绘笔划特征，快速地识别用户输入笔划．动态用户建模技术则采用增量决策树记录草图的笔划构成及其手绘过程，有效捕捉用户的复杂图形手绘习惯，进而利用模糊匹配在草图绘制过程中预测和识别复杂图形．实验表明：该方法具有很好的效果，为解决在线草图识别及其用户适应性问题提供参考．     

支持向量机及其在草图编辑手势识别中的应用

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习与模式识别方法。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,较好地解决了小样本、非线性及高维模式识别问题。本文主要从联机手绘草图编辑的角度出发,谈谈支持向量机在草绘手势笔划识别中的具体应用。     

三维人体的草绘建模方法

提出了一种三维人体的草绘建模方法,允许用户分层次绘制人体骨架线和轮廓线草图,并快速生成三维人体模型.该方法的特征主要表现在两个方面:首先,采用层次化的人体截面模板进行形变,并使用基于距离的描述子在人体模板库中检索最符合用户绘制的模板,使结果模型更能体现人体草图特性;其次,采用参数驱动的三维人体模型生成方法,将草图轮廓特征与模板轮廓进行对应并计算三维形变参数,最后对人体模板进行形变生成三维人体模型.实验结果表明,该方法能够快速构建符合用户绘制意图的三维人体模型.     

草绘3维人体建模的模板形变方法

目的 采用草绘交互方式直接构造3维人体模型是当前人体建模研究的重要课题之一.提出一种草绘3维人体建模的模板形变方法.方法 针对输入的草图,首先,采用关节点定位方法获取草图中的人体关节点,根据人体结构学约束识别人体骨架结构,通过解析人体轮廓草图获取人体草图特征;其次,通过骨架模板和外观轮廓模板形变,将草图特征映射到3维人体模型,实现3维人体建模.结果 草图解析方法能有效提取草图特征,通过模板形变方法生成3维人体模型,并在模型上保持草图特征;能适应不同用户的绘制习惯,且生成的3维人体模型可用于人体动画设计.结论 提出一种草绘3维人体建模的模板形变方法,支持用户采用草绘方式进行3维人体模型设计,方法具有良好的用户适应性,对3维动画创作具有重要意义.     

基于自适应HMM的在线草图识别方法

用户适应性是在线手绘草图识别的一个关键问题。本文以实现草图识别的自适应性为目标,对草图识别中的用户适应性问题进行了深入的研究和实验,提出了一种自适应草图识别解决方法,并针对在线草图识别的特点,提出了一种基于笔划曲率,速率以及整体几何特性的组合特征。本文重点研究并实现了基于自适应HMM的草图识别,在已有HMM的基础上,针对在线草图识别的特点,提出了状态数可变自适应HMM的学习方法。实验表明本文所提出的方法具有很好的效果。     

笔输入草图的分层识别

针对计算机支持的草图设计技术中的草图识别这个核心问题，给出了一套分步逐层的识别方案：从原始笔划的在线识别与线元转换，到几何层基于上下文的草图规整，到语义层基于领域知识的草图理解．整个识别过程通过一个带有黑板的知识库系统实现，逐步有效地解决了草图的模糊性与不确定性，将原始草图转换为精确的几何图形．文中方法已经过原型草图工具系统ISID的验证，并取得良好效果．     

基于笔序的手绘草图识别方法

本文提出了一种基于用户绘图过程笔序信息的手绘草图识别方法,该方法利用同一用户绘制同一草图的笔序趋向于一致这一特点,在收集用户绘图笔序信息的基础上建立用户模型,从而达到提高输入自由度和识别效率的目的,并用实验加以了证明。     

New grouping and fitting methods for interactive overtraced sketches

This paper describes a new method for recognizing overtraced strokes to 2D geometric primitives, which are further interpreted as 2D line drawings. This method can support rapid grouping and fitting of overtraced polylines or conic curves based on the classified characteristics of each stroke during its preprocessing stage. The orientation and its endpoints of a classified stroke are used in the stroke grouping process. The grouped strokes are then fitted with 2D geometry. This method can deal with overtraced sketch strokes in both solid and dash linestyles, fit grouped polylines as a whole polyline and simply fit conic strokes without computing the direction of a stroke. It avoids losing joint information due to segmentation of a polyline into line-segments. The proposed method has been tested with our freehand sketch recognition system (FSR), which is robust and easier to use by removing some limitations embedded with most existing sketching systems which only accept non-overtraced stroke drawing. The test results showed that the proposed method can support freehand sketching based conceptual design with no limitations on drawing sequence, directions and overtraced cases while achieving a satisfactory interpretation rate.     

结合改进Surf特征的素描人脸识别

素描人脸识别属于异质人脸识别范畴,是刑侦领域的研究热点。根据素描人脸识别的特点,对已配准的人脸图像进行伪素描转化,并用Surf算法提取伪素描图像对的特征点。对经过提取后的伪素描特征点进行坐标邻域一致性优化,排除坐标邻域相对位置不一致的特征点,最后统计伪素描图像对的有效特征点,以实现识别的目的。利用现有的素描人脸库,进行实验验证,在选取50个特征点时的识别率达到99%,验证了算法的有效性。该算法经优化后,可用于素描人脸识别。     

Painting in the air with Wii Remote

The Wii, which is a home video game console released by Nintendo, has rapidly become the world’s most popular console since its release in November 2006. A distinguishing feature of the Wii is its innovative motion-sensitive controller, the Wii Remote, which could be used as a hand-held pointing device and that has brought many people to gaming for the first time. The popularity of Wii and the innovative design of Wii Remote provide us the motivation to develop a novel air painter system which includes basic painting functions, free sketching, and Chinese, English and Japanese recognition. Vibration and noise effect often influence the recognition of the system, so several fault tolerance mechanisms are proposed in this paper to reduce these effects. Moreover, a unifying character and free sketch recognition scheme, which is based on the stroke code sequences, is proposed to process the recognition. One of the advantages of this approach is that the same mechanism could be applied to the whole system and it could incorporate the fault tolerance mechanisms proposed in this paper.     

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。     

一种简单实用的草图编辑手势识别方法

联机草绘设计作为一种自然、高效的人机交互方式，继承了传统纸笔草绘设计的优点，弥补了现有CAD软件在处理模糊、不精确信息方面的不足，并日益受到人们的关注。针对联机草绘图形的编辑修改，设计出一套简单、快捷的编辑手势．并采用模式匹配的方法对其进行识别。实验结果表明，提出的方法具有较高的识别效果，加快了概念草图的设计过程。