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《西安电子科技大学》 2001年
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人—机交互中手绘图形的联机识别方法研究

杨兵  
【摘要】: 手绘图形的联机识别技术是提高人—机交互智能化水平的一项关键技术,在工业、军事和科学研究领域中具有极高的应用价值。手绘图形的联机识别技术是模式识别研究领域中的一个分支,历经了较长时间的发展,并随着计算机技术的不断进步以及计算机应用的不断普及,得到了越来越多的重视和研究。通过研究人员和工程技术人员的不断努力,已经取得了相当丰富的成果,并且某些研究还推出了接近实用的原型系统,但从总体上看,该技术的发展还远未达到实用阶段。在这样的背景下,本文对手绘图形的联机识别技术进行了系统的研究,对其中的一些重要的理论和方法进行了深入的探讨,并在此基础上提出了一些新思想和新方法,取得了一些阶段性成果。本文共分六章,主要内容如下: 第一章介绍了本文的研究背景和意义,概述了人机交互系统中手绘图形识别的基本理论、方法和应用的现状,并进一步分析了目前存在的问题和不足,提出了本文研究的主要方向。 第二章对联机识别中的特征提取方法进行了研究,首先对经典的几种特征点检测算法进行了讨论,分析了其优势和不足之处,在此基础上提出了一种新的检测方法,并与经典算法进行了实验比较,验证了该算法的性能;然后,给出了几种用于联机图形识别的特征定义,并对其中的几种定义给出了相应的算法。 第三章中主要研究了一种弹性匹配算法,并将其用于单笔划图形的识别。文中首先介绍了一种自适应形态校正技术,随后讨论了弹性匹配中的一些基本算法及存在的问题,并在此基础上研究了一种新的弹性匹配算法,其主要特点是在匹配算法中引入了一种基于物理模型的形变度量,能够有效地改善原有算法的性能。 第四章首先介绍了隐马尔可夫模型的基本概念及其特点以及在实际应用中所涉及到的基本问题;讨论了一种基于段长分布的隐马尔可夫模型的建模方法,并详细介绍了该模型的训练算法;为了提高识别性能,提出了一种笔划顺序的调整算法,该算法可以提高整个识别算法对笔划顺序的适应能力,增强了算法的鲁棒性;另外,本章中我们还研究了特征矢量的相关性对识别的影响,提出了一种利用特征相关信息的识别算法,进一步提高算法的识别性能;最后,针对模型训练的传统方法中存在的问题,提出一种基于遗传算法的模型训练方法,并通过实验进行了验证。 第五章主要讨论了一种基于模糊规则的手绘图形联机识别方法。首先,研究了一种基于模糊聚类的特征空间划分方法以及一种隶属度函数的优化算法;然后讨论了一种新的模糊规则提取算法,用于提取合理的分类规则;为了有效地构造基于模糊规则的分类器,引入了一种网络模型,使用该网络可以有效地实现一个模糊规则系统;在此基础上,构造了具有实用价值的识别系统。 第六章中首先介绍了层次结构图形的特点,提出一种针对该类图形的联机识别方 案,随后讨论了预处理中的有关算法和输人笔划的特征提取方法,以及结构特征的定 义和描述算法;在此基础上进一步探讨了如何运用关系属性图来建立模型集的方法, 提出了一种基于子图匹配的快速算法来提高匹配速度;最后以该算法为基础构建了一 个原型系统用于军标符号的联机识别。
【关键词】:人-机交互 模式识别 图形识别 弹性匹配 隐马尔可夫模型 模糊聚类 模糊规则 关系属性图
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP11
【目录】:
  • 第一章 绪论12-25
  • §1.1 引言12-14
  • §1.2 手写识别与人机交互14-18
  • §1.2.1 笔式计算(Pen-Based Computing)15-17
  • §1.2.2 从文字识别到图形识别17-18
  • §1.3 研究现状及意义18-23
  • §1.3.1 预处理技术18-20
  • §1.3.2 笔迹分割技术20
  • §1.3.3 特征提取、建模及匹配技术20-22
  • §1.3.4 研究意义22-23
  • §1.4 本文主要研究方向以及内容安排23-25
  • 第二章 几种特征提取与计算方法25-44
  • §2.1 引言25
  • §2.2 折点检测25-38
  • §2.2.1 折点检测方法简介26-28
  • §2.2.2 一种折点检测新算法28-30
  • §2.2.3 实验比较30-35
  • §2.2.4 伪折点的消除算法35-38
  • §2.3 输入笔划的几种特征及描述方法38-43
  • §2.4 小结43-44
  • 第三章 基于弹性匹配的识别方法研究44-63
  • §3.1 引言44-47
  • §3.2 基于自适应仿射变换的形态矫正47-50
  • §3.2.1 仿射变换的定义47-48
  • §3.2.2 基于最邻近距离的最优准则48
  • §3.2.3 最优仿射变换求解的目标函数法48-50
  • §3.3 单笔划图形的弹性匹配方法50-53
  • §3.3.1 匹配距离的定义50-51
  • §3.3.2 弹性匹配的动态规划求解51-53
  • §3.4 一种基于物理模型的弹性匹配方法53-57
  • §3.4.1 线性连续变形模型54-55
  • §3.4.2 形变度量的物理模型55-56
  • §3.4.3 匹配算法56-57
  • §3.5 实验及结果57-60
  • §3.5.1 模型库的建立57-58
  • §3.5.2 输入数据的预处理58-59
  • §3.5.3 实验结果以及讨论59-60
  • §3.6 小结60-61
  • 附录3-A61-63
  • 第四章 基于隐马尔可夫模型的识别方法研究63-84
  • §4.1 引言63-65
  • §4.2 隐马尔可夫模型的基本定义65-67
  • §4.3 基于段长分布HMM的笔划模型67-72
  • §4.3.1 DDBHMM的定义67-68
  • §4.3.2 观测概率的计算68-70
  • §4.3.3 DDBHMM模型的训练70-71
  • §4.3.4 笔划建模及识别方法71-72
  • §4.4 一种相关模型72-74
  • §4.4.1 基于线性预测的相关模型73
  • §4.4.2 引入相关信息的识别方法73-74
  • §4.5 基于遗传算法的模型参数估计74-77
  • §4.5.1 简介74-76
  • §4.5.2 基于基因算法(Genetic Algorithm)的参数估计76-77
  • §4.6 实验结果及讨论77-79
  • §4.7 小结79-81
  • 附录4-A81-84
  • 第五章 基于模糊规则的识别方法研究84-99
  • §5.1 引言84-85
  • §5.2 基于模糊聚类的隶属度函数优化方法85-91
  • §5.2.1 基本定义85-86
  • §5.2.2 特征空间划分的聚类算法86-88
  • §5.2.3 有约束聚类划分88-89
  • §5.2.4 隶属度函数的确定89-91
  • §5.3 模糊规则分类器91-95
  • §5.3.1 模糊感知机模型91-94
  • §5.3.2 规则提取的ID3方法94-95
  • §5.3.3 规则优化95
  • §5.4 实验及讨论95-98
  • §5.4.1 特征矢量的定义95-97
  • §5.4.2 结果及讨论97-98
  • §5.5 小结98-99
  • 第六章 具有层次结构的图形识别方法研究99-120
  • §6.1 引言99-102
  • §6.2 预处理技术102-104
  • §6.2.1 插值102-103
  • §6.2.2 笔划的平滑103
  • §6.2.3 重采样103-104
  • §6.3 笔划的分割及特征提取104-111
  • §6.3.1 基本笔划的类型判别104-108
  • §6.3.2 笔划的特征值计算108-110
  • §6.3.3 笔划的空间相互关系110-111
  • §6.4 基于属性关系图的建模方法111-115
  • §6.4.1 基本定义111-113
  • §6.4.2 建模方法113-115
  • §6.5 一种快速图匹配算法115-117
  • §6.5.1 属性关系图的分解115-116
  • §6.5.2 基于子图匹配的快速算法116-117
  • §6.5.3 计算复杂度117
  • §6.6 实验结果及讨论117-119
  • §6.7 小结119-120
  • 第七章 总结与展望120-123
  • 参考文献123-134
  • 致谢134-135
  • 攻读博士学位期间完成的论文135

【参考文献】
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