識(shí)別任意手繪簡筆畫的研究.pdf

1、畫圖是最自然的人機(jī)交互的方式之一,因此,計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別手繪的簡筆畫(sketch)是一種非常新穎熱門并且有高度應(yīng)用價(jià)值的問題。但是,由于手繪的簡筆畫的物體對象的多變性和形狀的不確定性,現(xiàn)有的識(shí)別簡筆畫的工作被局限于處理的問題是,識(shí)別某一特定范圍內(nèi)的或需要預(yù)先定義的物體的類別。
　　在這個(gè)工作中,我們的目標(biāo)是識(shí)別任意的手繪簡筆畫,并且利用大規(guī)模的網(wǎng)站插圖數(shù)據(jù),開發(fā)一個(gè)簡筆畫識(shí)別系統(tǒng)系統(tǒng)。本文應(yīng)用一個(gè)全新的對查詢自適應(yīng)的形狀主題模型(

2、query-adaptive shape topic model)挖掘與簡筆畫相關(guān)的物體和形狀。除了用于識(shí)別簡筆畫,利用這個(gè)概率模型,我們的系統(tǒng)還能實(shí)現(xiàn)更多的應(yīng)用功能,如簡筆畫標(biāo)注、圖像數(shù)據(jù)庫標(biāo)注、基于簡筆畫的圖像搜索等。另外,我們也深入地探究了如何自動(dòng)將簡筆畫分割為獨(dú)立的物體。通過對人類視覺感知中的組合問題的探討,我們提出了一個(gè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)用于在用戶手繪簡筆畫的同時(shí)對其進(jìn)行自動(dòng)分割。首先,一個(gè)基于圖模型的簡筆畫分割算法被用于對線條進(jìn)行聚類

3、,基于線條間的距離作為分割因素。而后,為了增強(qiáng)對語義上有意義的物體的檢測能力,我們提出了一個(gè)基于語義的分割方法,即基于檢索信息熵的方法,以仿真感知系統(tǒng)對于過往經(jīng)驗(yàn)的使用過程。最后,其他的重要的因素,例如相似性、對稱性、持續(xù)性、包含性等等,被用以加強(qiáng)簡筆畫分割算法的魯棒性而使其更加實(shí)用。
　　豐富的實(shí)驗(yàn)證明了提出的形狀主題模型(query-adaptive shape topic model和系統(tǒng)在簡筆畫識(shí)別、圖像搜索與標(biāo)注等應(yīng)用中