中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
Journal of Image and Graphics
2015年
9期
1222-1229
,共8页
简笔画%图元%KNN分类器%感知哈希技术%二级识别算法
簡筆畫%圖元%KNN分類器%感知哈希技術%二級識彆算法
간필화%도원%KNN분류기%감지합희기술%이급식별산법
sketch%sketch entity%KNN classifier%perceptual hashing technique%two-stage identification algorithm
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.
目的 為瞭剋服手寫輸入中隨意性彊和自由度大的缺陷,同時兼顧簡筆畫的整體屬性和跼部特徵,提齣一種基于圖元識彆與感知哈希技術相結閤的手寫輸入簡筆畫二級識彆算法.方法 首先提取筆畫的幾何特徵、筆序特徵及結構特徵且進行識彆,然後查找由圖元信息、筆畫結構信息和筆序信息構成的簡筆畫語義庫,完成由規則的幾何圖元構成的簡筆畫識彆;若未被識彆,則生成簡筆畫圖像,利用感知哈希技術完成簡筆畫圖像的識彆.結果 基于本文提齣的簡筆畫識彆方法,實現瞭對樣本庫中150種簡筆畫對象的識彆,平均識彆率為82.6％.結論 實驗結果錶明,對于不同用戶手寫輸入的任意樣本庫中的簡筆畫,該方法具有較高的識彆率,此外,還可以通過在簡筆畫語義庫和樣本庫中增加簡筆畫的種類等方式實現對更多種類簡筆畫的擴展識彆.
목적 위료극복수사수입중수의성강화자유도대적결함,동시겸고간필화적정체속성화국부특정,제출일충기우도원식별여감지합희기술상결합적수사수입간필화이급식별산법.방법 수선제취필화적궤하특정、필서특정급결구특정차진행식별,연후사조유도원신식、필화결구신식화필서신식구성적간필화어의고,완성유규칙적궤하도원구성적간필화식별;약미피식별,칙생성간필화도상,이용감지합희기술완성간필화도상적식별.결과 기우본문제출적간필화식별방법,실현료대양본고중150충간필화대상적식별,평균식별솔위82.6％.결론 실험결과표명,대우불동용호수사수입적임의양본고중적간필화,해방법구유교고적식별솔,차외,환가이통과재간필화어의고화양본고중증가간필화적충류등방식실현대경다충류간필화적확전식별.
