基于草图的人机交互技术研究进展

从草图识别和语义理解这两个方面对基于草图的人机交互技术的研究状况进行了分析和总结．对草图识别方法按其模式单元定义（笔划、图元、特征和组合图形）进行了分类和剖析；对草图语义理解所涉及的语义获取、语义解释和语义应用这三个关键问题及其解决方法进行了分析和阐述；并分别从基于草图的人机交互技术的几何模糊性、用户适应性和应用独旁性及其关系角度提出了这一领域的主要研究课题及其解决思路．     

基于手绘草图的方案设计CAD系统

采用在线手绘草图识别和理解技术,设计并实现了一个支持用户流畅输人的二维方案设计CAD系统.该系统的主要特点体现在3个方面:采用一种基于曲率的笔画分割方法,能适应不同用户的输入习惯;提供了基于上下文的显著图符成组功能,可以支持用户方案构思过程中手绘输入的流畅性;引入主动纠错机制,提高了基于草图文法的图符识别效果.最后,用针对电路图设计所开发的原型系统验证了该方法的有效性.     

软件工程领域专业硕士培养模式初探

随着软件工程自身观念、知识、实践、工具等的发展更新,我国软件工程领域专业硕士教育的发展迎来巨大的机遇和挑战。文章介绍GSw2009中的CBOK以及最新的SWEBOK V3两种软件工程知识体系,阐述借鉴GSw E2009的南京大学课程体系和与之配套的工程能力训练系统,结合中国研究生教育的实际,提出将软件工程中的过程管理方法引入教学管理体系。     

一种手写图文分离方法

手写识别作为改善人机交互的技术之一已经变得越来越重要,涌现了大量对手写文字和手绘图形的研究工作,而作为手写识别的一个重要部分,对图形和文本的分类工作一直没有获得足够的重视。本文基于开源数据挖掘工具Weka设计并实现一种手写图文分离方法,基于LogitBoost、Random Forest和LADTree三种不同分类器的测试结果表明,Logit-Boost的综合分类效果最好。通过联合3个分类器能够实现精确的图形判定,但文本的分类效率则受限于分类效果最差的分类器。同时基于信息增益评估结果,分析了不同特征对图文分类的影响。     

基于眼动数据的视觉疲劳检测方法研究

视觉疲劳的产生不仅会导致工作效率低下、视力降低,甚至可能导致很多意外伤害.如何简便、快速地检测视觉疲劳是亟需解决的课题.提出一种利用特殊字搜索并结合阅读任务来对视觉疲劳进行快速检测的方法.测试者需在所提供的阅读材料中通过扫视行为寻找出文内的特殊字符,同时完成相应的阅读理解任务.实验在Tobii X230眼动仪监测下完成.系统记录任务完成过程中的瞳孔直径比、兴趣域个数等眼动数据信息,并采用BP神经网络对用户的视觉疲劳状态进行判定.基于10位测试者的实验结果表明,分类精度达到了95.2%,证实了该方法的有效性.     

使用几何特征与隐Markov模型的手绘笔画图元分解

图元分解是笔交互的关键环节.提出一种将几何特征和隐马尔可夫模型HMM(hidden Markov model)结合的笔画图元分解方法.该方法采用4种关键几何特征来描述笔画的局部几何信息,并通过HMM结构对绘制上下文的建模来描述笔画的全局几何特性,进而利用全局搜索与最佳匹配实现在尽可能不丢失笔画几何信息的前提下对数据进行最大限度的压缩,可在保证系统计算效率的前提下同时完成分割点的查找与图元类型的判定.实验结果表明了该方法的有效性.     

改进的基于信息熵的手写图文判别方法

由于图形和文字的笔画构成复杂程度存在差异,通过计算组成图形和文字笔画的信息熵值度量该差异性,进行图文类型判别;自适应重采样解决了固定间距重采样机制可能导致的信息熵值随文档笔画尺寸变化而出现较大变化的问题,使方法能够适应不同用户的书写习惯;基于对称性检验的后处理可解决笔画构成等价导致信息熵值十分接近的图形和文字的判别。实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于语法描述语言的在线手绘流程图识别

提出了一种基于语法描述语言来对草图的结构和组成符号进行识别的方法。该方法将整个识别过程分为3步:首先,使用具有空间和时序约束的动态规划对笔画序列进行自由组合;然后通过神经网络分类器对笔画组合进行识别,生成候选符号集;最后,基于流程图构成的语法规则,对候选符号进行筛选,最终通过语法解析获得识别结果。在FCinkML数据上对该方法进行验证,结果表明了该方法的有效性。     

基于上下文的在线草图识别方法

支持用户自由连贯地绘制草图是在线草图识别研究的目标之一。本文提出一种使用空间关系等上下文和贝叶斯分类器进行草图识别的方法，其主要特点包括两个方面：第一，使用笔画空间关系进行自动笔画成组，可以在不打扰用户绘图的情况下完成候选符号的选取；第二，利用贝叶斯分类器实现在线草图识别，可以解决识别方法的领域相关性及画法敏感性问题。实验验证了方法的有效性。