基于形状匹配的简笔画评价研究与系统实现

摘要

通过对简笔画的学习和训练，有助于提高儿童对物体的辨别能力，提高儿童眼手脑的协调能力，锻炼儿童的模仿能力和想象力。家长们通常借助各种交互式的简笔画学习工具辅助学习简笔画，但是这些交互软件只提供了模拟学习功能，并不能自动评价画出来的简笔画。正确地评价简笔画是引导学习简笔画的前提，为了解决自动评价简笔画的问题，本文分别针对无噪声和有噪声的情况，研究并实现了有效的简笔画匹配方法。并探索如何应用简笔画匹配来评估简笔画的形状相似度，进而评价简笔画。其中无噪声的情况是指将用户绘制的简笔画与系统内无噪声的简笔画模板进行匹配，有噪声的情况是指将用户绘制的简笔画与从有噪声的图片中提取的简笔画进行匹配。
　　本文针对无噪声情况时的简笔画匹配，首先根据要匹配的模板点集中特征点的数目确定简笔画的特征点提取数目，提取特征点使要匹配的两个简笔画的质心距离最小，然后以特征点为坐标原点，计算形状上下文。计算两个简笔画之间任意两点的匹配代价，寻找最小的匹配代价，确定最优匹配。计算最优匹配的匹配距离，确定形状相似度。实验验证，本方法的匹配正确率可以达到80％以上。
　　本文针对有噪声情况时的简笔画匹配，首先从有噪声的图片中提取简笔画的形状，采用Canny边缘检测算子检测简笔画的形状，并结合Otsu算法实现自适应阈值获取，最后使用4邻域轮廓跟踪和距离容差为1的DP算法提取简笔画的轮廓点集。然后以提取的点为特征点，计算任两点的匹配代价，设定匹配代价阈值，匹配代价低于阂值时，记两点为相似点。形状相似度由相似点的平均匹配代价和相似点在轮廓点集中的占比共同决定。实验证明，阈值设为0.3时，有良好的匹配结果。
　　本文在简笔画匹配技术的研究基础上，实现了一个可以自动评价简笔画的简笔画学习系统。根据简笔画的匹配结果进行打分，并与人给出的评分进行比较，结果表明，两种情况下，本系统的评价准确率分别达到78％和67％以上。
　　本文最后总结了主要的研究工作，并根据不足之处，提出进一步的工作计划。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 形状提取的研究现状

1．2．2 形状描述的研究现状

1．2．3 形状匹配的研究现状

1．3 论文研究内容和组织结构

2 形状描述和匹配的相关理论基础

2．1 形状提取

2．2 形状描述

2．2．1 基于轮廓的形状描述

2．2．2 基于区域的形状描述

2．3 形状匹配

2．4 本章小结

3 无噪声情况的简笔画匹配

3．1 引言

3．2 简笔画的图形化表示

3．3 基于形状上下文的筒笔画匹配

3．3．1 简笔画的形状上下文描述

3．3．2 简笔画匹配

3．4 实验

3．5 本章小结

4 有噪声情况的简笔画匹配

4．1 引言

4．2 简笔画的形状提取过程

4．2．1 基于传统Canny算子检测简笔画形状

4．2．2 基于改进Canny算子检测简笔画形状

4．2．3 形状提取

4．3 基于改进形状上下文的筒笔画匹配

4．4 实验

4．5 本章小结

5 简笔画学习系统实现

5．1 系统设计

5．2 简笔画学习系统的数据表示

5．3 简笔画学习系统的匹配评价

5．3．1 无噪声情况下的简笔画匹配评价

5．3．2 有噪声情况下的简笔画匹配评价

5．4 本章小结

6 结语

6．1 论文总结

6．2 不足与展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文和研究成果

致谢