手繪圖符的辨識(shí)特征及其提取算法研究.pdf

1、作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究問題，如何讓計(jì)算機(jī)更加準(zhǔn)確地了解人們的意圖，一直是該領(lǐng)域研究的主要方向。目前手繪草圖已經(jīng)成為人機(jī)交互又一重要方式。針對目前跨領(lǐng)域手繪草圖識(shí)別方法存在普適性較差的問題，本文意在通過對現(xiàn)有技術(shù)的研究，提出一種普適性較好的手繪圖符特征提取算法。
　　在數(shù)據(jù)集方面，本文從網(wǎng)絡(luò)上收集了日常生活中常見目標(biāo)的250類手繪圖符20000個(gè)，其中包括GB/T11797—2005標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的28種機(jī)動(dòng)車和非機(jī)動(dòng)車的車符約

2、2400個(gè)，手寫數(shù)字、手繪電路元件、手繪微軟辦公軟件形狀圖各1000個(gè)，以此作為本文研究的數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)。
　　為了研究手繪圖符特征的普適性，本文首先研究了手寫文字識(shí)別，特別是手寫漢字識(shí)別的主要處理流程與處理方法，分析了其識(shí)別過程中的重點(diǎn)和難點(diǎn)，比較了手寫漢字與手繪圖符的區(qū)別與聯(lián)系。其次，分析Eitz等人對人為識(shí)別手繪圖符的研究實(shí)驗(yàn)，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了兩個(gè)實(shí)驗(yàn)，針對影響人們是否能夠正確識(shí)別圖符的因素進(jìn)行分析，確認(rèn)了圖符的輪廓是人們識(shí)別

3、一個(gè)圖符的重要依據(jù)，而在輪廓出現(xiàn)語義模糊的情況下對細(xì)節(jié)信息的把握是區(qū)分圖符的關(guān)鍵。
　　在特征提取方面，主要從局部細(xì)節(jié)和全局輪廓兩個(gè)方面提取一幅手繪草圖的特征。在局部細(xì)節(jié)特征提取上，利用彈性網(wǎng)格來吸收手繪過程中的變形，利用局部梯度直方圖來表示圖符的細(xì)節(jié)特征，分析了模板大小、梯度空間、梯度方向個(gè)數(shù)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。在全局輪廓特征提取方面，創(chuàng)造性地引入Snake模型用于手繪草圖的輪廓提取，修正判別能量函數(shù)，改善了初始輪廓選取的不便，再