在线草图识别中的用户适应性研究

提出一种在线草图识别用户适应性解决方法，该方法分别采用支撑向量机主动式增量学习和动态用户建模技术进行笔划和复杂图形的识别．支撑向量机主动式增量学习方法通过主动“分析”用户增量数据，并根据用户反馈从中选择重要数据作为训练样本，可有效地鉴别用户手绘笔划特征，快速地识别用户输入笔划．动态用户建模技术则采用增量决策树记录草图的笔划构成及其手绘过程，有效捕捉用户的复杂图形手绘习惯，进而利用模糊匹配在草图绘制过程中预测和识别复杂图形．实验表明：该方法具有很好的效果，为解决在线草图识别及其用户适应性问题提供参考．     

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。     

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     

基于自适应HMM的在线草图识别方法

用户适应性是在线手绘草图识别的一个关键问题。本文以实现草图识别的自适应性为目标,对草图识别中的用户适应性问题进行了深入的研究和实验,提出了一种自适应草图识别解决方法,并针对在线草图识别的特点,提出了一种基于笔划曲率,速率以及整体几何特性的组合特征。本文重点研究并实现了基于自适应HMM的草图识别,在已有HMM的基础上,针对在线草图识别的特点,提出了状态数可变自适应HMM的学习方法。实验表明本文所提出的方法具有很好的效果。     

手绘图识别的用户适应性研究

草图理解的关键问题是允许用户按其习惯方式输人图形,即草图理解的用户适应性.为此提出了一种在线草图识别用户适应性解决方法:首先对用户输入的图形进行预处理;然后利用转角函数的方法进行笔划特征点的抽取;最后用动态用户建模技术进行笔划和复杂图形的识别.具有很强的用户适应性,消除了因用户随意输入带来的识别困难,为草图理解的实现提供支持.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,为解决在线草图识别及其用户适应性问题提供了有益的尝试.     

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。     

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。     

基于笔序的手绘草图识别方法

本文提出了一种基于用户绘图过程笔序信息的手绘草图识别方法,该方法利用同一用户绘制同一草图的笔序趋向于一致这一特点,在收集用户绘图笔序信息的基础上建立用户模型,从而达到提高输入自由度和识别效率的目的,并用实验加以了证明。     

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。     

Sketch recognition by fusion of temporal and image-based features

The increasing availability of pen-based hardware has recently resulted in a parallel growth in sketch-based user interfaces. Sketch-based user interfaces aim to combine the expressive power of free-hand sketching with the processing power of computers. Most sketch-based systems require intelligent ink processing capabilities, which makes the development of robust sketch recognition algorithms a primary concern in the field. So far, the research in sketch recognition has produced various independent approaches to recognition, each of which uses a particular kind of information (e.g., geometric and spatial constraints, image-based features, temporal stroke-ordering patterns). These methods were designed in isolation as stand-alone algorithms, and there has been little work treating various recognition methods as alternative sources of information that can be combined to increase sketch recognition accuracy. In this paper, we focus on two such methods and fuse an image-based method with a time-based method in an attempt to combine the knowledge of how objects look (image data) with the knowledge of how they are drawn (temporal data). In the course of combining spatial and temporal information, we also introduce a mathematically well founded fusion method for combining recognizers. Our combination method can be used for isolated sketch recognition as well as full diagram recognition. Our evaluation with two databases shows that fusing image-based and temporal features yields higher recognition rates. These results are the first to confirm the complementary nature of image-based and temporal recognition methods for full sketch recognition, which has long been suggested, but never supported by data.     

Online Personalised Non‐photorealistic Rendering Technique for 3D Geometry from Incremental Sketching

This paper presents an online personalised non‐photorealistic rendering (NPR) technique for 3D models generated from interactively sketched input. This technique has been integrated into a sketch‐based modelling system. It lets users interact with computers by drawing naturally, without specifying the number, order, or direction of strokes. After sketches are interpreted as 3D objects, they can be rendered with personalised drawing styles so that the reconstructed 3D model can be presented in a sketchy style similar in appearance to what have been drawn for the 3D model. This technique captures the user's drawing style without using template or prior knowledge of the sketching style. The personalised rendering style can be applied to both visible and initially invisible geometry. The rendering strokes are intelligently selected from the input sketches and mapped to edges of the 3D object. In addition, non‐geometric information such as surface textures can be added to the recognised object in different sketching modes. This will integrate sketch‐based incremental 3D modelling and NPR into conceptual design.     

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．     

网络号百用户兴趣模型挖掘算法

为了实现在线推荐信息服务,要对网络号百用户的访问行为进行分析,荻取用户访问聚类模型,从而在聚类模型的基础上进行在线推荐.介绍获取用户访问路径信息的方法,对用户访问路径信息建立相似度矩阵,基于相似度矩阵改进K-means算法,据此进行用户模型聚类,给出分析案例,并说明算法实现过程.     

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。