MST在手写汉字切分中的应用

手写汉字切分是根据输入笔迹的空间位置关系进行汉字部件的合并切分,形成完整的汉字笔划以便进行识别处理.综合利用了汉字部件的结构位置关系和笔划的空间位置关系,根据笔划的最小生成树(minimal spanningtree,简称MST)对联机连续手写输入汉字进行切分,取得了较好的切分结果.切分的准确率超过91.6%.     

建筑平面图理解中对墙体符号的识别方法

一些由图纸矢量化或者CAD软件绘制的建筑平面图只包含基本的几何图形元素如线段、弧线等,需要通过符号识别得到关于建筑结构的信息,例如墙体拓扑结构、门窗的位置、型号等。该文提出了一种对建筑平面图的墙体符号识别算法,结合建筑平面图的领域知识,首先利用几何运算从平面图中提取出构成墙体候选符号的子图,再使用逻辑方法推理确定墙体元素符号并得到完整的墙体拓扑结构信息。     

语音用户界面研究进展

语音是人们日常生活中高效、自然的交流方式之一。但是直到目前为止,语音交互方式在计算机技术上的应用还是比较少的。近年来,随着Ubiquitous Computing和便携式计算机的出现,再次对语音用户界面的应用提出了迫切的需求。而且语音识别、合成技术的发展也为语音交互界面的实现提供了技术基础。本文综合参考了国内外语音界面的一些应用系统实例以及语音这种独特的交流媒体的优点和局限性,总结了语音用户界面的适用环境和设计指导原则,并提出了对语音界面的发展展望。     

使用Gantt图建立EPC工作流模型的研究

论文结合建筑工程项目的特点,讨论如何使用广义Gantt图建立基于EPC的工作流过程模型,旨在为建筑工程项目的工作流管理提供一个新的思路。     

现代交互技术下的Story-Telling方法综述

Story-Telling(ST)是一种训练儿童语言表达能力的重要教育活动,随着新型交互技术的不断发展,大量工作致力于将这些新型交互技术融入ST场景之中,涌现出一系列ST系统原型以及商业应用.文中围绕近十年来关于ST应用技术的研究,重点讨论了ST技术的应用需求以及ST系统中交互技术的运用,并以应用场景作为划分介绍了典型的ST系统.文中针对已有系统中存在的几个突出问题,提出了一套基于场景树设计工具的儿童讲述故事应用设计方法,并对这套设计方法的创新点和贡献做出了讨论.最后对ST这一领域的未来发展方向进行了展望.     

CAD中三维交互技术的研究与实现

本文研究了ＶＲ技术在ＣＡＤ几何造型中作为交互手段的应用,特别研究了三维交互技术在ＣＡＤ中的实现。通过提出一种用于三维交互的精确视觉线索方法,实现了对三维空间中不同信实体相互位置关系的精确感知。探讨了ＣＡＤ中在三维交互技术支持下的新的几何造型技术。     

具有实时反馈的草图交互识别方法

针对同步在线草图识别算法中的效率和应用范围问题,提出基于增量式意图提取的识别算法．算法通过定义滞后窗口,采用增量式意图提取的方式理解用户的勾画意图,进而根据当前信息修正以前生成的意图段落,使得识别结果和用户的勾画意图保持一致．实验证明,该算法能够准确、实时地识别用户输入的多种图形．     

一种连续手写中文的演化分割方法

在连续手写中文中,有偏旁部首离得较远的单字,单字之间可能会存在粘连、重叠。针对这种情况给出了一种基于识别得分提取单字的演化方法。对行笔划序列进行二进制编码,采用改进的遗传算法实现演化过程。染色体中连续0或1对应的笔划组成候选单字。用汉王手写单字识别器获取它们的识别得分,以单字个数较少和总的识别得分较大为优化目标。遗传算法中的变异概率和交叉概率自适应生成。测试结果表明该方法对连续手写中文具有较好的分割效果。     

融合触、听、视觉的多通道认知和交互模型

以触觉相关的多通道交互研究为立足点,结合经典的多通道假设和最新的认知理论,提出一种融合触觉、听觉、视觉的多通道信息认知加工模型,并就计算机端的信息处理过程提出了多通道交互的分层处理模型,分析了相应的多通道整合方法.该模型对交互界面与程序主体功能定义不同的实现路径,区分交互设备和交互信息处理过程,有利于从不同角度对交互界面的研究工作进行简化,避免高耦合度带来的冗余工作量;实现了一个融合触、听、视觉交互的实例.实例结果表明,利用文中模型能够降低多通道交互研究的分析难度并提高实验效率.     

基于模板匹配和SVM的草图符号自适应识别方法

在草图符号的自适应学习中,不同用户的训练样本数量可能不同,保持在不同样本数量下良好的学习效果成为需要解决的一个重要问题.提出一种自适应的草图符号识别方法,该方法采用与训练样本个数相关的分类器组合策略将模板匹配方法和SVM统计分类方法进行了高效组合.它通过利用支持小样本学习的模板匹配方法和支持大量样本学习的SVM方法,并同时利用草图符号中的在线信息和离线信息,实现了不同样本个数下自适应的符号学习和识别.基于该方法,文中设计并实现了支持自适应识别的草图符号组件.最后,利用扩展的PIBGToolkit开发出原型系统IdeaNote.评估表明,该方法可以在24类草图符号分别使用1到20个训练样本时具有较高的识别正确率和较好的时间性能.