草图识别

作品数：54被引量：168H指数：7
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：孙正兴周若鸿田丰王磊张世辉更多>>
相关机构：南京大学中国科学院软件研究所浙江大学西北工业大学更多>>
相关期刊：《测绘科学技术学报》《计算机仿真》《计算机技术与发展》《计算机工程与设计》更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技重大专项教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
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基于深度学习的草图识别辅助绘图软件设计开发
《设计》2023年第14期100-101,共2页贾森芸 张煜(指导) 
作者阐述:草图是人类快速可视化表达意图和目标对象的常见、直接且重要的信息形式。对于工业设计,手绘草图更是设计师们快速进行方案构思、设计迭代和辅助三维建模的必不可少的手段。但是,目前的草图绘图软件需要用户自行搜集素材进行绘...
关键词：辅助绘图 草图识别 手绘草图 软件界面 界面设计 软件设计 深度学习 辅助工具 
基于实时视频感知的虚拟体育交互系统被引量：4
《计算机系统应用》2023年第3期125-132,共8页陆启迪 陈志祥 魏鑫 高梓玉 丁浩然 赵海峰 张燕 
江苏省高校自然科学研究重大项目(21KJA520001);江苏省国际科技合作项目(BZ2020069)。
针对疫情常态化背景下,传统体育项目受场地、器材等限制,市场上相关产品价格昂贵、可扩展性不足等问题,提出了一种基于实时视频感知的虚拟体育交互系统.该系统设计视频数据采集模块和人体关节点提取模块,结合OpenPose获取人体的关节点坐...
关键词：草图识别 动作识别 动作语义 虚拟体育 人机交互 边缘计算 
基于草图纹理和形状特征融合的草图识别被引量：1
《自动化学报》2022年第9期2223-2232,共10页张兴园 黄雅平 邹琪 裴艳婷 
中央高校基本科研业务费专项资金(2020YJS046);北京市自然科学基金(M22022,L211015);中国博士后科学基金(2021M690339)资助。
人类具有很强的草图识别能力.然而,由于草图具有稀疏性和缺少细节的特点,目前的深度学习模型在草图分类任务上仍然面临挑战.目前的工作只是将草图看作灰度图像而忽略了不同草图类别间的形状表示差异.提出一种端到端的手绘草图识别模型,...
关键词：草图分类 注意力机制 互学习策略 图像识别 
人在回路的在线手写数学公式识别方法被引量：3
《计算机辅助设计与图形学学报》2021年第11期1773-1785,1794,共14页康文惠 黄进 田丰 范向民 刘杰 戴国忠 
国家自然科学基金(61802379);中国科学院前沿基础研究重点项目(QYZDY-SSW-JSC041);中国科学院青年创新促进会项目(2020113)。
在线手写数学公式识别面临书写字符的不确定性、数学公式结构的复杂性,以及公式书写风格因人而异等问题,特别是在公式书写中出现偶然性错误和包含复杂结构的情况下,现有的仅依赖机器的识别算法的识别准确率较低.为了解决这一问题,提出...
关键词：人在回路 手写数学公式 草图识别 人机交互 用户反馈 
采用空洞卷积的多尺度融合草图识别模型被引量：5
《西安电子科技大学学报》2021年第5期92-99,共8页杨云航 闵连权 
国家自然科学基金(41471337)。
针对现有的基于深度学习的草图识别方法大多将普通卷积作为草图特征提取的主要手段。而忽略了草图对象的稀疏性特点,提出了一种通过空洞卷积实现草图特征提取的草图识别模型。该模型将空洞卷积和普通卷积融合,利用空洞卷积不增加卷积核...
关键词：空洞卷积 多尺度融合 草图识别 卷积神经网络 感受野 
注意力机制与卷积神经网络融合的军队标号识别方法
《测绘科学技术学报》2021年第2期200-205,212,共7页杨云航 闵连权 侯翔 王佳伟 
国家自然科学基金项目(41471337)。
手绘军队标号识别是基于草图的战场态势表达的重要组成部分。针对现有的草图特征手工提取方法费时费力,以及依靠数据驱动的深度学习方法泛化能力受到训练数据多样化制约的问题,提出一种注意力机制与卷积神经网络融合的军队标号识别方法...
关键词：注意力机制 卷积神经网络 军队标号 草图识别 特征提取 
带有注意力机制的人脸草图识别方法
《计算机科学与应用》2020年第4期682-690,共9页魏来 
当前成熟的人脸识别技术已广泛应用于多个领域。然而,在一些难以获取人脸照片的特殊场景下,通常采用通过知情者的面部特征回忆绘制人脸的草图,并寻找目标人物。在该场景下,如何通过人脸草图准确识别人物身份这一问题至关重要。为解决以...
关键词：人脸识别 草图识别 深度学习 注意力机制 
基于贝叶斯网络和卷积神经网络的手绘草图识别方法被引量：2
《西南师范大学学报（自然科学版）》2019年第9期96-102,共7页李鸿雁 苏庭波 
河南省科技厅项目(182102210511)
为实现笔画的分组和识别,现有的草图识别算法通常会采用限制用户的绘图习惯来达到目的.该文提出了利用贝叶斯网络和卷积神经网络(CNN)的草图识别方法解决此问题.首先,使用高斯低通滤波器处理输入草图,得到更平滑的图像.然后将连续输入...
关键词：贝叶斯网络 卷积神经网络 笔画分组 草图识别 
融合深度学习和语义树的草图识别方法被引量：3
《模式识别与人工智能》2019年第4期361-368,共8页赵鹏 冯晨成 韩莉 纪霞 
国家自然科学基金项目(No.61602004);安徽省重点研究与开发计划项目(No.1804d08020309);安徽省自然科学基金项目(No.1908085MF188,1908085MF182);安徽省高校自然科学研究重点项目(No.KJ2016A041,KJ2017A011)资助~~
现有的草图识别框架利用整幅图像作为网络输入,草图识别过程可解释性较差。文中融合深度学习和语义树,提出草图语义网(Sketch-Semantic Net)。首先对草图进行部件分割,将单幅完整的草图分割为多个具有语义概念的部件图。然后利用深度迁...
关键词：草图识别 语义树 卷积神经网络 深度学习 
基于时序特征的草图识别方法被引量：1
《计算机科学》2018年第B11期198-202,共5页于美玉 吴昊 郭晓燕 贾棋 郭禾 
国家自然科学基金(61402077)资助
草图识别是一项很具有挑战性的工作。目前,大部分草图识别的工作都将草图当作普通的纹理图像,忽视了草图的时序性。因此,文中通过挖掘草图的时序性,将草图笔画按照时间分组。为进一步利用时序特征在草图识别过程中的作用,使用了循环神...
关键词：草图识别 时序性 循环神经网络 门控制单元 联合贝叶斯 
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