用于智能手繪輸入的基于速度特征的筆劃分割方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種用于智能手繪輸入的基于速度特征的筆劃分割方法，提取輸入的有效筆劃的采樣點，將有效筆劃分為常速筆劃和近勻速筆劃，針對常速筆劃采用三線閾值來判斷速度分割點，而針對近勻速筆劃，先通過濾波銳化處理，減少采樣點個數(shù)并增強速度曲線峰值特征，從而將近勻速筆劃轉化為常速筆劃，再按照上述常速筆劃的方式進行處理，最后進行轉換。本發(fā)明能夠有效的避免了算法對筆劃噪聲敏感的問題，相比于現(xiàn)有的Sezgin算法，本發(fā)明具有較好的判斷正確性。
【專利說明】用于智能手繪輸入的基于速度特征的筆劃分割方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于速度特征的手繪圖筆劃分割的方法，用于智能手繪輸入設備，如手寫板、智能手機等手繪輸入設備。
【背景技術】
[0002]手繪圖是人類一種自然而直接的思維和交流方式，基于手繪圖的新一代Post-WMP用戶交互界面的引入，向人類提出了新的挑戰(zhàn)?；谑掷L圖人機交互技術較完整的定義是:用戶使用粗略幾何形狀對其意圖模糊逼近的一種圖形交互輸入方式。用戶輸入的隨意性使得采用手繪圖方法能夠快速表達創(chuàng)造性思維，但草圖信息的模糊性導致手繪圖與用戶的設計意圖存在一定的偏差，這就給計算機解釋手繪圖帶來了很大困難。草圖識別的目標是在用戶繪制約束最小的情況下達到最佳識別效率和效果。目前，在由2D草圖重建3D模型的領域中，草圖解釋方面一般均采用基于基本線元的手繪圖識別方法。該方法解決了圖形描述的唯一性問題，包含筆劃分割、圖形分類、識別、擬合、規(guī)整等步驟，其中筆劃分割是影響識別效果的關鍵步驟。
[0003]筆劃分割技術經(jīng)過了長期的研究已有很多的研究成果，但主要源于圖像處理領域或由此演變而來，現(xiàn)有速度特征提取Sezgin算法一般采用基于平均值的方法，以速度平均值的90%作為閾值，將低于閾值的速度曲線分組，在各組中以速度值最小點作為速度特征點。該方法在一定程度上解決了速度特征的提取問題，但仍存在許多不足:局部噪聲可能導致分組錯誤，閾值相對固定可能導致算法對筆劃噪聲敏感，繪圖速度較均勻時特征提取失效。
【發(fā)明內容】
[0004]技術方案
[0005]本發(fā)明的技術方案為:
[0006]所述一種用于智能手繪輸入的基于速度特征的筆劃分割方法，其特征在于:對接收到的有效輸入筆劃提取N個采樣點，采樣點包含筆劃起點和筆劃終點，相鄰采樣點的間隔時間不小于S ;分別獲取各個采樣點的瞬時速度，并計算所有N個采樣點的瞬時速度的平均值F ;若采樣點個數(shù)與筆劃長度L的比值不大于ξ max且F大于Vmax，則將該有效輸入筆劃標記為常速筆劃，否則標記為近勻速筆劃；
[0007]對于常速筆劃，采用以下步驟確定速度分割點:
[0008]步驟1:根據(jù)采樣點的瞬時速度在坐標系中建立速度曲線，所述速度曲線由各個采樣點按照采樣順序將各自對應的瞬時速度依次相連得到，其中坐標系的縱坐標為瞬時速度值；
[0009]步驟2:將瞬時速度大于或等于P的采樣點標記為高速點，計算高速點相對^的偏
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【權利要求】
1.一種用于智能手繪輸入的基于速度特征的筆劃分割方法，其特征在于:對接收到的有效輸入筆劃提取N個采樣點，采樣點包含筆劃起點和筆劃終點，相鄰采樣點的間隔時間不小于S ;分別獲取各個采樣點的瞬時速度，并計算所有N個采樣點的瞬時速度的平均值V;若采樣點個數(shù)與筆劃長度L的比值不大于ξ max且F大于Vmax，則將該有效輸入筆劃標記為常速筆劃，否則標記為近勻速筆劃； 對于常速筆劃，采用以下步驟確定速度分割點: 步驟1:根據(jù)采樣點的瞬時速度在坐標系中建立速度曲線，所述速度曲線由各個采樣點按照采樣順序將各自對應的瞬時速度依次相連得到，其中坐標系的縱坐標為瞬時速度值； 步驟2:將瞬時速度大于或等于F的采樣點標記為高速點，計算高速點相對F的偏差
2.根據(jù)權利要求1所述一種用于智能手繪輸入的基于速度特征的筆劃分割方法，其特征在于:N不小于5。
3.根據(jù)權利要求2所述一種用于智能手繪輸入的基于速度特征的筆劃分割方法，其特征在于:S為0.015s。
4.根據(jù)權利要求3所述一種用于智能手繪輸入的基于速度特征的筆劃分割方法，其特征在于:ξ max取值不大于0.2, Vmax不小于200mm/s。
5.根據(jù)權利要求3或4所述一種用于智能手繪輸入的基于速度特征的筆劃分割方法，其特征在于:K為不小于3的整數(shù)。
【文檔編號】G06F3/041GK103902100SQ201410128457
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2014年4月1日 優(yōu)先權日:2014年4月1日
【發(fā)明者】王淑俠, 王關峰, 王守霞, 唐濤, 康文科, 高滿屯 申請人:西北工業(yè)大學