[发明专利]基于字符串核的手绘草图识别方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的核矩阵近似方法，该方法包括以下步骤：首先基于区域填充的思想将手绘草图映射为特征字符串，其次通过支持向量机(Support Vector Machine，SVM)基于字符串核(String Kernelho)对训练样本进行训练，获得分类器，然后通过训练得到的分类器对待识别的草图进行分类和识别，将模糊，不规则的手绘草图映射为精确的几何形状。与现有技术相比，本发明的方法与草图的位置，大小，绘制方式无关，允许用户按照自己习惯的方式进行草图绘制。基于字符串核的草图识别方法识别准确率较高，且实现简单。

主权项

一种基于字符串核的手绘草图识别方法，该方法包括以下步骤：步骤一，将手绘草图映射为特征字符串，对输入的手绘草图进行等距离采样，采样距离阈值根据经验选择5像素，并且限定采样的时间阈值内(0.7秒)连续采样一个草图；将采样的手绘草图映射成特征字符串，还包括以下步骤：取一正整数n；计算采样到的手绘草图的外接矩形，并将草图的外接矩形均分为n2份；每一个分割后获得的小矩形都可以使用二维坐标x，y来表示，其中1≤x，y≤n并且x，y∈N；当且仅当一个小矩形的中心点落在了手绘草图围成的区域内时，我们认为该小矩形被填充了；将一个手绘草图映射成了一个长度为n2的特征字符串；步骤二，通过支持向量机基于字符串核对作为训练样本的采样草图进行训练，获得分类器，使用格搜索进行参数调优，选择最佳的参数C，gama，并使用获得的C，gama及步骤一中选定的正整数n对整个训练集进行训练，获取支持向量机模型；字符串核通过两个字符串间的编辑距离来度量这两个字符串的相似度；所述编辑距离为字符串一变换为字符串二所用的最少字符操作数；步骤三，通过训练得到的分类器对待识别的草图进行分类和识别，将模糊、不规则的手绘草图映射为精确的几何形状。