在线草图识别中的用户适应性研究

• 作者: 丛兰兰 孙建勇 孙正兴 张斌 彭彬彬
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 在线草图识别 用户适应性 主动式增量学习 支撑向量机 动态用户建模
• 年，卷（期）: 2004,（9）
• 所属期刊栏目: 用户界面与多媒体技术
• 页码范围: 1207-1215
• 页数: 9页
• 分类号: TP391|TP126
• 字数: 6927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-9775.2004.09.005

摘要

提出一种在线草图识别用户适应性解决方法,该方法分别采用支撑向量机主动式增量学习和动态用户建模技术进行笔划和复杂图形的识别.支撑向量机主动式增量学习方法通过主动"分析"用户增量数据,并根据用户反馈从中选择重要数据作为训练样本,可有效地鉴别用户手绘笔划特征,快速地识别用户输入笔划.动态用户建模技术则采用增量决策树记录草图的笔划构成及其手绘过程,有效捕捉用户的复杂图形手绘习惯,进而利用模糊匹配在草图绘制过程中预测和识别复杂图形.实验表明:该方法具有很好的效果,为解决在线草图识别及其用户适应性问题提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙正兴	南京大学计算机科学与技术系	85	2299	21.0	46.0
5	孙建勇	南京大学计算机科学与技术系	3	116	3.0	3.0
9	彭彬彬	南京大学计算机科学与技术系	5	83	4.0	5.0
13	丛兰兰	南京大学计算机科学与技术系	1	44	1.0	1.0