基于VGG-CapsNet的零件手绘草图识别模型

针对概念设计阶段现有CAD系统难以通过手绘草图准确匹配对应的零件的问题,提出预训练网络(VGG)与胶囊网络(CapsNet)相结合的零件手绘草图识别模型(VGG-CapsNet).招募了5名设计师绘制零件草图,构建包含标准件和非标件在内的23类零件手绘草图数据集;设计了组间实验与组内实验,分别构建基于VGG-CapsNet的零件手绘草图识别模型,并与rVGG-13模型、rCNN-13模型的识别结果进行比较.实验结果表明,VGG-CapsNet模型在组间和组内实验中的平均准确率均高于其他2种模型,为零件设计知识的检索与重用提供技术支持.     

基于草图的面向概念设计的协同图表绘制工具

概念设计过程使用了多种图表来表示设计概念以及构建功能结构.将手绘草图作为设计者之间的一种通信语言引入到异地同步协同概念设计过程,提出了基于手绘草图的协同图表绘制多agent 系统,包含草图交互、草图识别、通信、协调等多个agent.讨论了各agent 之间的通信机制以及主要agent 的实现策略,包括草图识别以及语义一致性维护策略.将系统应用到协同流程图绘制领域,运行结果表明,该工具能够改善人机交互模式,促进多用户之间的交流和协作.     

基于聚类的在线手绘坐标系识别

本文研究在线手绘坐标系识别问题,讨论如何在在线手绘草图识别中利用聚类分析的方法,通过手绘草图中基本线元的分析、线元的聚类归并以及使用启发式的匹配策略,提出一种高效的基于聚类的在线手绘坐标系识别算法。     

程序流程草图的存储表示及自动翻译算法

将手绘草图识别技术融于在线手绘程序流程草图的识别中,设计了一个存储图元的节点结构,提出基于上下文的在线手绘程序流程草图自动翻译算法,实现在线手绘程序流程草图的存储、识别和到C 语言代码的自动翻译和运行,实验证明该方法具有较高的识别效率。     

手绘草图识别中的相关反馈方法

手绘草图是人类思维外化和表达设计意图的有效工具之一,手绘草图的模糊性和用户适应性问题是草图识别中的关键问题。本文提出了将相关反馈机制引入到手绘草图识别中以捕捉用户意图的方法,该方法以抽取手绘草图的向量化特征为基础,首先利用基于图形特征的相似度计算,给出手绘草图候选识别结果集,然后借助用户对识别结果的相关性评价,通过逐渐调整图形构成特征的权重来捕捉用户输入意图,并提高识别效果。实验表明本文所提出的方法具有很好的效果。     

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。     

基于贝叶斯网络的在线草图识别算法

针对手绘草图识别算法大多采用限制用户绘制习惯来实现笔画分组的问题,提出一种基于贝叶斯网络的手绘草图识别算法。该算法将手绘草图识别中的笔画分组和符号识别统一为一个过程,用贝叶斯网络拓扑结构来表达草图结构信息。基于该网络,根据最大后验概率对连续输入的笔画进行动态最优分组,同时在线预测每组笔画的符号类别。实验结果表明,该方法是一种有效的在线递进式笔画分组和识别算法,在电路符号手绘识别中达到71.3%的过程识别率和85%的最终识别率。     

基于草图的程序流程图自动识别翻译系统

手绘草图是人类一种自然而直接的思路外化和交互方式。介绍一个基于草图的程序流程图自动识别翻译原型系统——SketchFlow。基于对现有可利用的识别技术及流程图领域知识的综合分析,设计并实现了这个系统。该系统可以完成程序流程草图的识别及到相应C语言代码的自动翻译。     

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．     

结合图元与感知哈希的手写输入简笔画识别

目的 为了克服手写输入中随意性强和自由度大的缺陷,同时兼顾简笔画的整体属性和局部特征,提出一种基于图元识别与感知哈希技术相结合的手写输入简笔画二级识别算法。方法 首先提取笔画的几何特征、笔序特征及结构特征且进行识别,然后查找由图元信息、笔画结构信息和笔序信息构成的简笔画语义库,完成由规则的几何图元构成的简笔画识别;若未被识别,则生成简笔画图像,利用感知哈希技术完成简笔画图像的识别。结果 基于本文提出的简笔画识别方法,实现了对样本库中150种简笔画对象的识别,平均识别率为82.6%。结论 实验结果表明,对于不同用户手写输入的任意样本库中的简笔画,该方法具有较高的识别率,此外,还可以通过在简笔画语义库和样本库中增加简笔画的种类等方式实现对更多种类简笔画的扩展识别。     

基于时序特征的草图识别方法

草图识别是一项很具有挑战性的工作。目前,大部分草图识别的工作都将草图当作普通的纹理图像,忽视了草图的时序性。因此,文中通过挖掘草图的时序性,将草图笔画按照时间分组。为进一步利用时序特征在草图识别过程中的作用,使用了循环神经网络将笔画分组按照时间序列作为输入,最后使用联合贝叶斯将各个时序下获得的草图特征进行整合,完成草图的识别工作。在公开标准数据集上对所提算法进行了测试,实验结果显示该算法的识别准确率明显高于其他算法。     

基于轮廓的手绘草图检索研究

利用傅利叶形状描述方法来统一描述手绘草图图像库和用户输入的手绘草图形状信息,该方法解决了基于笔划描述的计算效率和输入顺序敏感性问题。实验表明所提出的方法不仅能得到较好的检索结果,且具有较好的用户适应性。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

基于范例匹配的卡通形象设计方法研究

针对动画卡通形象的特点,选取典型卡通形象范例,并分割出范例图元形成图元库。利用傅里叶形状描述方法统一描绘用户输入草图和范例图元的轮廓特征,用输入草图的特征检索图元库,得到相似的范例图元,通过交互方式调整和修改图元,进而生成个性化的卡通形象。实验结果表明,该方法生成的卡通形象基本符合用户的设计意图。