基于时序特征的草图识别方法

• 作者: 于美玉 吴昊 贾棋 郭晓燕 郭禾
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（z2）
• 所属期刊栏目: 模式识别与图像处理
• 页码范围: 198-202
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4716字
• 语种: 中文

摘要

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,使用了循环神经网络将笔画分组按照时间序列作为输入,最后使用联合贝叶斯将各个时序下获得的草图特征进行整合,完成草图的识别工作.在公开标准数据集上对所提算法进行了测试,实验结果显示该算法的识别准确率明显高于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭禾	大连理工大学软件学院	86	724	14.0	23.0
2	贾棋	大连理工大学软件学院	27	165	7.0	12.0
3	吴昊	大连理工大学软件学院	20	62	5.0	6.0
4	于美玉	大连理工大学软件学院	2	3	1.0	1.0
5	郭晓燕	大连理工大学软件学院	1	1	1.0	1.0