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。     

基于几何特征的在线手绘流程图识别

为减少绘图设计软件繁琐的操作步骤,提出基于图元几何特征的在线手绘流程图识别方法.该方法首先识别用户笔画线元,对识别出的线元进行拟合并记录其属性信息,然后以流程图基本图形为单位,利用构成图元的笔画几何特征及笔画间的几何关系识别具体图形.整个识别过程简单、快捷、准确性较高,对用户绘图笔画顺序无要求,适用于不同用户的绘图习惯.     

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。     

联机手绘草图的识别原理

本文对应用工程师在人机交互过程中的思维方式做了深入研究,在此基础上,开发了新型的联机手绘草图输入系统。我们开发的“草图设计和输入系统”能将CAD用户的许多创造性思维意念在屏幕上直观地体现出来,输入快且出错少。本文系统地介绍了这一系统的识别原理。     

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。     

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。     

基于时空关系的在线多笔划手绘直线段识别

综合考虑笔划的时空关系对在线多笔划手绘直线段进行识别。基于时间关系进行多笔划预处理;详细讨论基于空间关系的多笔划绘制直线段的识别方法。提出利用两条笔划拟合直线段间的位置关系进行多笔划判定的方法;提出依据其原有拟合特征的多笔划直线段拟合方法及相应的首尾点确定方法;并给出带线型直线段的完整定义。通过算例对提出的算法加以验证和应用。     

基于图元的手绘几何图形识别

对通过手写板、光笔、数字笔等输入设备绘制的几何图形,采用基于图元表示法进行识别.该方法首先把输入的笔画组分解为图元(直线、园、圆弧等),对分割出来的各个图元进行识别,进而对识别的图元进行排序及位置关系提取,最后对图形进行拟合规整、输出识别结果.识别过程简单,速度快,准确率高,与输入笔序无关.     

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,而且具有较好的用户适用性     

在线草图识别研究综述

综述了在线草图识别研究现状,重点关注近十年的研究成果,内容包括识别时机、单笔画处理、单个图符识别、图文分离和无约束笔画成组等,最后就今后的发展和关键问题进行了总结.     

Automated freehand sketch segmentation using radial basis functions

Freehand sketching is widely regarded as an efficient and natural way for interaction between computers and humans. We present a robust computerized scheme to automatically segment freehand sketches into a series of components with specific geometric meaning regardless of whether these are generated online or offline. This task is a necessary first step toward sketch understanding. By exploiting the interpolation/extrapolation characteristic of radial basis functions (RBFs), a greedy algorithm consisting of forward and backward operations is proposed for finding the minimum set of segmentation points that can be used to reconstruct with high fitting accuracy freehand sketches in the form of implicit functions. To obtain segmentation points, a simple angle-based rule is used to remove “bridging” points that provide a smooth transition between consecutive sketch components. Feasibility of the proposed algorithm is demonstrated by a preliminary performance assessment study using ten computer generated drawings. These experiments show that in this dataset sensitivity of the segmentation was higher than 97.5% with a false positive (FP) rate of approximately 25%. The majority of false positive identifications are located on arc regions where a larger number of segmentation points are needed for reconstruction purposes. The primary contribution of this algorithm is that it transforms an ambiguous problem, namely, freehand sketch segmentation, into an implicit function fitting operation. Therefore, this proposed approach has several advantages, including independence of the actual sketching activity, and the ability for a satisfactory detection of the transition point between a line and an arc or between two arcs.     

A survey on freehand sketch recognition and retrieval

With the development of digital devices and pressure sensing equipment, research into freehand sketches from touch-screen interfaces has increased significantly in recent years. As such, we provide the first comprehensive survey of recognition tasks based on sketch generation, freehand sketch classification, sketch-based image retrieval (SBIR), fine-grained sketch-based image retrieval (FG-SBIR), and sketch-based 3D shape image retrieval. Specifically, SBIR and FG-SBIR were the main focus of the survey. Primary technologies and benchmark datasets related to all sketch-based recognition topics are also discussed, along with future trends for this promising technology.     

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.     

一种实时手写数学方程编辑器

该文所述的数学方程编辑器,用户可用笔和书写板输入手写的数学公式,系统通过实时字符、符号识别和图形语法分析软件产生与输入相对应的语法分析树,并由此转换成诸如Latex、数学的或LISP-like符号等输出形式,与基于特殊方程描述语言的编辑系统相比,该手写方程编辑器相对简单且使用方便。     

基于区域的多类目标识别与分割算法研究

为了实现复杂自然场景中多类目标的识别与分割,利用条件随机场(CRF)对目标特征进行建模,并在此基础上运用过分割算法将图片分为有限个连续区域,提出一种新的基于区域的CRF模型,即R-CRF模型,并采用Joint-boost算法对标注样本进行训练,研究基于主题的R-CRF模型在多类目标识别与分割中的应用。MSRC-21类数据库的实验结果表明,该算法在多类目标识别与分割中取得的结果优于国内外其他算法,尤其对于其他算法中正确率很低的形状多变而样本少的高结构物体的识别和分割取得了很好的结果。     

手绘草图笔触识别与规整技术研究

结合工业设计师个人的构思和工作习惯,提出一套针对产品概念设计在线草图笔触识别与规整方法。利用笔触的绘制速度和型值点密度来估计笔触中的角点数量,并对角点进行识别;然后以最小二乘法为基础,利用型值点反求控制点拟合曲线,将笔触以参数化表示,以及判定和处理多笔触的重叠问题;最后对草图拓扑结构的获取进行了描述。实验结果表明,该方法可以有效地解决草图识别和规整中遇到的问题,适用于对复杂草图的处理,增强在产品创新过程中对草图的理解。     

Video text detection and segmentation for optical character recognition

In this paper, we present approaches to detecting and segmenting text in videos. The proposed video-text-detection technique is capable of adaptively applying appropriate operators for video frames of different modalities by classifying the background complexities. Effective operators such as the repeated shifting operations are applied for the noise removal of images with high edge density. Meanwhile, a text-enhancement technique is used to highlight the text regions of low-contrast images. A coarse-to-fine projection technique is then employed to extract text lines from video frames. Experimental results indicate that the proposed text-detection approach is superior to the machine-learning-based (such as SVM and neural network), multiresolution-based, and DCT-based approaches in terms of detection and false-alarm rates. Besides text detection, a technique for text segmentation is also proposed based on adaptive thresholding. A commercial OCR package is then used to recognize the segmented foreground text. A satisfactory character-recognition rate is reported in our experiments.Published online: 14 December 2004     

A single smartwatch-based segmentation approach in human activity recognition

The development of smart wearable devices has driven the rapid progress of activity recognition. However, existing activity recognition methods are still struggling to recognize single arm swings due to coarse-grained sensor data segmentation. Refined arm-swing-wise data segmentation is vital in some specific cases, such as the rehabilitation of disabled patients. In this paper, we propose a smartwatch-based arm-swing-wise data segmentation approach for human activity recognition, which converts original sensor signals into square-wave signals to detect the cut-off points of each arm swing. Particularly, our method can adaptively adjust the window size and step size of a sliding window without considering the change of swing speed. Empirical evaluation on two datasets, a self-collected dataset and a publicly-available benchmark dataset, shows superior performance of our approach over other methods under different settings, such as classifiers, features, and wearing positions.     

基于混合输入的场景设计工具

笔式用户界面作为Post-WIMP界面中的一种，以触控技术为依托，摒弃了物理键盘和鼠标，在一定程度上改变了人机交互的方式.草图绘制和识别软件不断涌现，但是却一直没有成熟的笔式界面设计开发工具.基于PGIS交互范式，利用场景设计方法，开发了基于笔式交互原语的图形和草图混合输入的场景设计工具SDT.首先，基于软件工程领域的高内聚低耦合原则提出了"分离-融合"设计方法，并据此提出了系统的总体架构；其次，从界面形式化描述、笔式交互原语和单字符、混合输入这3个方面介绍了关键技术；再次，通过一个完整示例对该工具进行了更具体的展示，同时佐证了该系统的可用性和可行性；最后，通过两个评估实验，验证了该工具的先进性和有效性.