矢量图形的比较识别研究

针对无固定起点、无精确尺寸、无统一比例的平面矢量图形,提出一种相似性比较识别方法.首先提取单个图素的属性特征以及图素之间的位置关系、拓扑关系特征,这些特征因素具有不同层次,而且有模糊性,因此采用三级综合模糊评判方法来评判相似识别结果.该方法易于构造,便于软、硬件实现,并成功应用于工科作业图形的批改识别中.     

用RCR特征和NN识别实时手绘工程草图

针对实时手绘工程草图(简称手绘草图)的识别，引入草图重心、重径距和正规化重径(RCR)等图形特征概念，提出手绘草图的神经网识别方法．该方法以图素具有统计意义的正规化重径作为特征、以图素交叉方式组织正规化重径的值作为学习样本，应用弹力传播的Rprop算法训练BP神经网，一次训练即可得到能够识别任意倾角和位置手绘草图图素的识别器．从而达到了理想的识别效果．     

机械工程图中形位公差符号的自动识别技术研究

根据机械工程图中形位公差符号的特点，在矢量基础上，提出并实现了一种基于关键图形特征和标注字符相结合的识别算法。该方法包括3个步骤：首先寻找该类图形的关键元素；然后根据该类图形的具体构造语法规则，由关键元素引导、逐步搜索该类图形的其他结构元素；最后用字符信息来对该类图形的有效性做出判定。试验结果表明该算法具有较好的适应性，且识别率高。     

用相关卷积运算提取特征信息的神经网络对手写数字的识别方法

１引言人工神经网络对字符的学习和识别，如果按通常方法，直接把字符的位置数据输灵敏度神经网络，由于字符书写大小、位置有差异，在输入网络前必须进行前处理，即对字符正规化．这个过程较复杂，识别所需的网络很大，同时神经网络对学习样本的依赖也很大，因此对未学习字符的识别率很难提高．本文所述方法，首先确定组成数字的基本笔划图与被识别的数字图形进行卷积运算，得到一个三维的二次图形，提取此图形的相关数据输入神经网络［１］．实验用的是一个三层ＢＰ网络．与直接法相比，学习和识别所用的神经网络规模大幅度减小，有利于学…     

拓扑关系在图形对象表示与识别中的应用

工程图纸识别中,图形对象的表示方法是研究的重点和难点。在矢量化的基础上提出了一种基于拓扑结构的图形对象表示与识别方法,该方法通过矢量化获得各个图形对象的矢量基元,通过建立矢量基元的影响区域确定各矢量基元的拓扑邻接关系图,进而确定图形对象之间的位置关系,为进一步理解识别工程图纸提供了基本的信息。然后介绍了一个应用实例：圆弧角的识别。在实验中,分别用标准数据和真实图纸进行了测试,实验结果显示该算法具有较高的识别精度和识别效率。     

人工神经网络的直线图素识别质量判别器

讨论矢量化直线图素识别质量的判别方法，采用BP网络，网络输入为反映直线图素识别质量的特征因子，网络输出为从斜率、线宽及直线端点的定位精确性等方面对直线图素识别质量的评价，BP网络经训练成为直线图素质量判别器．由于输入到网络中的各特征因子均是与线宽的相对比值，因此，该方法对扫描分辨率的影响不敏感，也很容易推广到其他图素类型．     

草图理解技术研究进展

本文概述了草图理解技术(包括草图识别和语义理解)的现状。首先，草图识别包括预处理和图形识别．根据各种图形处理机制，介绍了四种图形识别方法：基于笔划的、基于图元的、基于几何特征的、基于组合图形的。其次．深入分析了几个语义理解方法，一般包括三个环节：语义获取关系分析和高层应用。最后，本文提出了几何模型、用户模型和领域模型。讨论了草图理解中的主要问题并给出初步解决方案。     

基于笔画划分的手绘交通事故现场图识别

将手绘草图识别技术融于交通事故现场图形的识别中，提高了事故现场图的绘制效率。针对现场图形的基本特征，引入直线、折线、圆扣圆弧四种基本图素，将用户输入的具体图形划分为多笔画的组合，经过图形特征识别、图形拟合扣规整过程，实时地识别扣预测用户的基本图形构造意图。基本笔画按其空间关系组合后，利用图形构成与图形模板作相似性计算，及时捕捉扣反馈用户输入图形的组成意图，达到理想的现场图形识别效果。     

计算机图形分离算法研究及实现

计算机图形分离就是在由计算机生成的图形和自然图像合成的混合图像中将人工区域和自然区域分开，利用自适应自组织映射对彩色图像进行量化，针对每种颜色组成一个色平面；然后将色平面转换成二值图像，对其中的连通区域进行快速标记，并提取出边缘．将标记后的区域和边缘映射到原图像，定义并计算每个区域的粗糙度和边缘对比度，最终完成各个连通区域的识别．实验结果表明，该方法具有一定的实用性．     

基于笔画识别的文本图象压缩

本文提出了一种有效的文本图象压缩方法，可以大幅度地提高文本图象的压缩率。算法分为以下四个部分：１．预处理２．规一化处理３．笔画识别４．编码存储。此方法切实可行并且高效，灵活。     

面向工程CAD的图形库设计

传统的图形库技术有两种：一是用户定制固定的图符;二是对图形分类,每一类图形对应一段程序,即图形库与程序库对应。文中在分析这两种图形库技术的基础上,提出了一种通用的图形库结构,该结构支持元件的参数化表示,支持元件的LOD表示,支持设计过程中元件全生命周期内的图形表述,并支持工程设计的项目管理等。     

On the representation and collision detection of robots

In the proposed method, a robot is modeled as a union of three kinds of primitives, namely ellipsoids, spheres and convex polyhedrons. It will be shown that any primitive can be represented as a quadratic inequality or a set of inequalities with transform matrix included. Based on this method and with the addition of safety margins, various algorithms are developed for collision detection between two primitives. The collision detection problem of robots, in which each robot moves along a prescribed path, is then solved in a primitive versus primitive and off-line manner.     

以运动要素为图元的机构简图组构式绘图系统

以机构基本运动要求作为基本图元，并辅以可视化的图元绘制，编辑和定位技术等设计的机构运动简图计算机组构成绘图系统，有效地提高了机构运动简图的绘制效率。同时，系统根据机构运动规律与机构运动尺寸密切相关的特点，选择机构运动尺寸作为图元的主要几何参数并通过窗口直接显示图元的参数信息，方便了用户对机构运动尺寸的查询。     

基于图像空间的复杂模型碰撞检测算法

提出一种使用图形硬件用于复杂模型间的快速的碰撞检测算法.算法是基于CULLIDE的执行GPU可见性查询来减少物体模型间没有邻近特征的子集,描述了一个分类方案计算物体潜在碰撞集和碰撞自由子集,提高了裁减的性能.为了减少CPU的负载,利用GPU的可编程性,在GPU上进行精确的物体相交计算.     

基于两级非渗透滤波的连续碰撞检测算法*

为提高高精度模型在物理仿真中的碰撞检测效率,提出了一种基于两级非渗透滤波的连续碰撞检测算法,对无碰撞可能性的基本图元对进行快速剔除。首先,通过给基本图元增加额外的层次包围盒,对没有发生重叠的基本图元对进行第一级滤除。其次,采用代数滤波器对通过第一级滤除的基本图元对进行低层滤除。实验结果表明,本文的方法不仅可以有效地检测出碰撞信息,而且可以在物体发生大幅度形变时发挥较好的滤波特性。     

服装用图形限制关系描述语言-GCGL

文章设计了一种服装用图元限制关系描述语言GCGL。该语言是个体裁剪方式下,自动化修正模板衣片纸样时所需的重要工具。文章对GCGL的语法和操作语义进行了定义和描述。语言的基本图元定义简单,图元和限制规则的复合能力很强,语义定义容易理解和掌握。GCGL在实践应用过程中表现出很强的可扩展性和可移植性。     

基于包围盒和空间分解的碰撞检测算法

文中提出一种基于包围盒和空间分解的碰撞检测算法,用以解决软体的碰撞检测。算法使用AABB包围盒做初步检测,确定可能发生碰撞的物体。再根据包围盒的重叠情况缩小可能发生碰撞的区域,利用哈希表作为数据储存结构进行空间分解,将物体包围盒重叠区域的基本几何元素的空间网格映射到哈希表中,将碰撞区域缩小到基本几何元素,最后用基元碰撞检测找出具体碰撞点。由于前期AABB包围盒的处理减少了空间分解阶段需要映射的基本几何元素数量,该算法具有较高的运算速度。     

一种简单的线条特征抽取算法

本文阐述了一种简单的线条特征法,该算法是通过边缘检测,细化、符号化三过程实现的,而符号化过程是借助于边缘检测的方向码通过扫描、连接、补缺三步骤完成的,根据所选择的控制参数,可以形成基于最短线条长度的各种层次的符号化描述,灵活性强,速度快,效率高,特别适用于双目立体视觉的研究中,用来获得线条基元。