識別任意手繪簡筆畫的研究.pdf

1、畫圖是最自然的人機交互的方式之一,因此,計算機自動識別手繪的簡筆畫(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)有的識別簡筆畫的工作被局限于處理的問題是,識別某一特定范圍內(nèi)的或需要預(yù)先定義的物體的類別。
　　在這個工作中,我們的目標是識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)一個簡筆畫識別系統(tǒng)系統(tǒng)。本文應(yīng)用一個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。除了用于識別簡筆畫,利用這個概率模型,我們的系統(tǒng)還能實現(xiàn)更多的應(yīng)用功能,如簡筆畫標注、圖像數(shù)據(jù)庫標注、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將簡筆畫分割為獨立的物體。通過對人類視覺感知中的組合問題的探討,我們提出了一個實時系統(tǒng)用于在用戶手繪簡筆畫的同時對其進行自動分割。首先,一個基于圖模型的簡筆畫分割算法被用于對線條進行聚類

3、,基于線條間的距離作為分割因素。而后,為了增強對語義上有意義的物體的檢測能力,我們提出了一個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,被用以加強簡筆畫分割算法的魯棒性而使其更加實用。
　　豐富的實驗證明了提出的形狀主題模型(query-adaptive shape topic model和系統(tǒng)在簡筆畫識別、圖像搜索與標注等應(yīng)用中