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。     

手绘草图的在线分段识别

提出了一种在线手绘草图快速分段识别方法。先对草绘笔划进行平滑预处理,以减少噪声干扰和冗余点的数目;然后利用草绘笔划的动静态特性,以及用户的草绘习惯等特性找出笔划的关键分段点,将笔划分为多个笔划子段;最后利用基于二次曲线的方法对笔划子段进行分段识别和特征参数计算,并通过构造面向对象的图形数据结构对识别出的几何图元进行重构。实例表明,该方法具有较好的识别能力和系统稳定性,能够应用于二维概念草图的快速表达,以及后续三维草绘建模的特征笔划智能识别过程中。     

基于ARM的逻辑门电路手绘草图识别

针对电路草图识别主要在计算机上完成以及只能识别电路元件的问题,设计一个在ARM处理器和Linux系统上实现的逻辑门电路草图整图识别系统。采取在线识别的方式对触摸屏上输入的手绘笔画进行分段识别、组合、分类得到门电路的图元,按图元顺序建立图元列表,分割出逻辑门图元组合,重构门电路整图。实验证明该系统对逻辑门电路草图有很高的识别率。     

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.     

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。     

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。     

采用快速图元匹配的手绘非规则军标识别

在线手绘非规则军标识别是基于草图的态势标绘系统的重要组成部分.针对非规则军标的图形线条可变性大的问题,提出一种结构化识别方法.首先定义并识别非规则军标草图的图元;然后用模糊方法描述图元间的拓扑关系,建立待识别样本与模板图形的图元匹配代价矩阵,并基于指派问题模型计算图形相似度;最后提出2种计算不完整的输入草图与模板图形相似度的方法.实验结果表明,文中方法是有效的.     

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。     

建筑平面图纸理解中关于符号识别的新方法

实现计算机图纸理解的关键在于对图纸中符号的识别,该文提出了一种建筑平面CAD图纸中符号识别的新方法,该方法首先由建筑符号中的几何图元构造出一种矩形网格结构,并用图元与网格之间的约束替换几何图元之间的约束来建立符号的几何特征描述。基于这种描述提出了一个统一的识别方法,最后给出了应用实例,取得了满意的识别效果。     

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。     

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.     

融合意图捕捉的笔式草绘特征建模

实现了一种基于笔式草绘特征建模方法.该方法模仿传统的纸笔草绘交互设计方式,利用意图捕捉机制揣测用户的设计意图,并采用基于特征的建模方法构造出三维实体概念模型.支持在模型表面上直接草绘截面和轨迹线,并通过特征切削或添加操作构造复杂物体模型;初步实现了基于手势的模型编辑操作.实验结果表明,该方法简单、高效,适合于快速表达不精确的概念模型.     

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．     

基于时空关系的在线多笔画手绘折线段曲线识别

基于在线笔画的时空关系对多笔画手绘折线段曲线进行识别,先基于时间间断对笔画序列进行多笔画预处理,然后详细讨论基于空间关系的多笔画手绘折线段的识别问题。将折线段的多笔画识别分为折线段与直线段的多笔画识别和折线段间的多笔画识别。在讨论折线段与折线段间的多笔画绘制时,给出点与折线段及两条折线段间相互位置关系的一系列概念。提出通过两条折线段之间的位置关系和点与折线段的位置关系等进行折线段的多笔画判定,并给出详细的聚类算法。最后通过自主开发的FSR系统对提出的算法加以验证。     

基于草绘的机构识别及机构分析方法研究*

在概念设计阶段构造新型的支持创新过程的设计系统,对新产品的设计活动具有重要意义。在机械产品概念设计中将机构看成由图元构成的图形,提出一种面向概念设计的机构草图识别及分析方法,主要内容包括手绘草图输入及机构草图识别、机构方案运动分析。本文把手绘草图识别技术和机构运动相结合,通过对机构草图的识别以及机构的运动分析,实现在概念设计阶段对机构设计方案的评价分析。     

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.