可修改與編輯的草圖識(shí)別系統(tǒng)
本文關(guān)鍵詞: 草圖識(shí)別 手繪圖表識(shí)別 用戶界面 修改與編輯 出處:《上海交通大學(xué)》2015年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
【摘要】:隨著觸摸式、筆式的用戶界面的日益普及,草圖識(shí)別系統(tǒng)受到了研究者們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注。這個(gè)研究工作的目標(biāo)是讓用戶從傳統(tǒng)的鼠標(biāo)與菜單式的編輯界面轉(zhuǎn)移到一種更自然的基于草圖識(shí)別的交互界面,這將使得用戶能更容易地制作各類圖表。本論文致力于草圖識(shí)別這個(gè)問題的研究,探索并開發(fā)魯棒、快速的草圖識(shí)別框架。我們的框架可以1)支持與用戶的自然交互,2)支持不同的輸入草圖類型(如在線草圖、線下草圖)。本論文分為‘在線草圖識(shí)別’與‘線下草圖識(shí)別’兩個(gè)部分。在‘在線草圖’部分,我們系統(tǒng)地研究了在草圖識(shí)別中,如何去對(duì)用戶自然的修改與編輯進(jìn)行建模、檢測(cè)以及識(shí)別。據(jù)我們所知,這是這個(gè)主題上的首次嘗試。首先,我們構(gòu)建了一個(gè)形狀知識(shí)圖譜去對(duì)三種典型的編輯模式進(jìn)行編碼。在此基礎(chǔ)上,我們提出了一個(gè)新的單個(gè)形狀識(shí)別算法去區(qū)分相似的符號(hào),并進(jìn)一步拓展該算法用于編輯模式檢測(cè)與識(shí)別算法,然后把它合并到完整的草圖識(shí)別框架中。這使得用戶可以靈活地編輯或修改已有的草圖或者是正規(guī)的形狀;谖覀兲岢龅囊幌盗屑夹g(shù),我們建立了一個(gè)實(shí)時(shí)的基于Visio的草圖識(shí)別系統(tǒng),叫做SmartVisio。SmartVisio系統(tǒng)可以用靈活的交互識(shí)別手寫的流程圖/圖表。充足的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了我們提出的算法的有效性。在‘線下草圖’部分,我們提出用形狀性估計(jì)(shapeness estimation)來解決線下草圖分析這個(gè)問題。1)我們受到物體性檢測(cè)(objectness detection)的啟發(fā),提出用形狀性估計(jì)來做快速的形狀/非形狀的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,我們的形狀性檢測(cè)算法與其他當(dāng)前領(lǐng)先的方法相比,得到了更好的召回率。2)基于形狀性估計(jì),我們提出了一個(gè)統(tǒng)一和高效的三階段層疊識(shí)別框架,對(duì)于線下或線上草圖都適用。和以往的方法不同,我們的框架中的形狀性檢測(cè)技術(shù)很高效地產(chǎn)生了少量的候選組。因此,在公開數(shù)據(jù)集的測(cè)試中,我們的框架在速度和檢測(cè)/識(shí)別準(zhǔn)確率上均超過了已有的方法。我們的框架也很有潛力來處理不同的輸入數(shù)據(jù)類型,例如在線草圖、線下草圖、草圖的圖像、或者是印刷體圖表的圖像。
[Abstract]:With the increasing popularity of touch and pen user interfaces, Sketch recognition systems have attracted increasing attention from researchers. The goal of this research is to move users from traditional mouse and menu editing interfaces to a more natural interactive interface based on sketch recognition. This will make it easier for users to make all kinds of charts. This paper focuses on the problem of sketch recognition, exploring and developing robustness. Quick sketch recognition framework. Our framework can 1) support natural interaction with the user 2) support different types of sketches (such as online sketches, This paper is divided into two parts: online sketch recognition and offline sketch recognition. In the part of online sketch recognition, we systematically study how to model users' natural modification and editing in sketch recognition. Detection and recognition. As far as we know, this is the first attempt on this subject. First, we built a shape map to encode three typical editing patterns. We propose a new single shape recognition algorithm to distinguish similar symbols, and extend the algorithm to edit pattern detection and recognition algorithm. It is then incorporated into a complete sketch recognition framework. This gives users the flexibility to edit or modify existing sketches or formal shapes. We have established a real-time sketch recognition system based on Visio, called SmartVisio.SmartVisio system, which can recognize handwritten flow charts / charts with flexible interaction. We propose to use shape estimation to solve the problem of offline sketch analysis. (1) We are inspired by object detection (objectness detection), and we propose to use shape estimation to do fast shape / non-shape classification. The experimental results show that, Our shape detection algorithm is better than other current leading methods. (2) based on shape estimation, we propose a unified and efficient three-stage cascading recognition framework. This is true for offline or online sketches. Unlike previous methods, the shape detection techniques in our framework efficiently produce a small number of candidate groups. Our framework outperforms existing methods in terms of speed and detection / recognition accuracy. Our framework also has the potential to handle different types of input data, such as online sketches, offline sketches, sketch images, Or an image of a printed chart.
【學(xué)位授予單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TP391.41
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,本文編號(hào):1527622
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