基於Modular積圖和最大團的草圖形狀匹配技術研究

《基於Modular積圖和最大團的草圖形狀匹配技術研究》是依託同濟大學，由梁爽擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於Modular積圖和最大團的草圖形狀匹配技術研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：梁爽
• 依託單位：同濟大學

中文摘要

近年來，隨著觸控螢幕的普及，草圖互動技術及其套用已滲透到國民經濟的各個行業和國人的日常生活中。在草圖識別/檢索等很多草圖互動系統中，草圖形狀匹配技術都扮演著基石的角色。草圖形狀匹配研究的最終目的是希望提出某些度量算法，進而有效、自動地計算兩個形狀之間的相似度，並希望計算的結果能夠和人的視覺感知高度一致。目前的方法對草圖形狀的匹配能力（尤其是部分匹配能力）還達不到和人的視覺感知高度一致的程度。鑒於此，在本項目中，我們將致力於提出新的高精度的草圖形狀匹配方法。擬提出的新方法將建立在圖模型表示和積圖與最大團兩個理論基礎之上。這是因為：一方面，圖模型表示可以有效地處理草圖的不確定問題；另一方面，積圖與最大團可以靈活地支持部分匹配。我們將嘗試把這兩個理論有機結合，並有效地引入到草圖形狀匹配領域中，來構建全新的高精度的草圖形狀匹配方法。本項目的預期成果將在理論和套用兩個方面極大地促進草圖互動領域的發展。

結題摘要

隨著近年來高精度觸控螢幕和虛擬現實等技術的快速發展，自然智慧型的人機互動界面成為下一輪科技浪潮中的熱點。其中，基於手繪草圖的互動方式由於其靈活、直觀、高效的優點成為了輸入圖形數據的重要手段，在基於草圖的內容（草圖，圖像，三維模型等）檢索，圖形構思與協調合作、編輯等任務中具有廣泛的套用。本課題重點研究高精度的草圖形狀匹配問題，致力於提出新的高精度的草圖形狀匹配方法，並希望其計算結果能夠和人的視覺感知高度一致。項目執行期間進展順利，在項目組的努力下超額完成了原定目標，發表了多篇高質量學術論文，申請發明專利3項。草圖形狀匹配問題是所有基於手繪草圖輸入的套用的核心問題。由於手繪草圖數據所固有的模糊性、不規則性和不完整性等難點，現有方法均難以取得滿意精度。本課題提出了基於積圖的匹配方法，創造性地將拓撲特徵提取，拓撲圖模型表示和積圖中的最大團搜尋問題結合起來，大幅度地提高了匹配精度，較之前方法提高21%。值得一提的是，我們的方法首次有效的支持基於不完整草圖的部分匹配，而之前並無實際有效的解決方案，從而極大地提高了用戶的輸入效率。相關代表性成果發表於國際頂級期刊TPAMI。本課題同時研究如何有效抽取圖像數據的高層語義信息，使之符合人的高層視覺感知，從而適用於基於草圖的圖像檢索。我們通過全局最佳化的方法將圖像前景和背景的信息結合起來計算圖像中的顯著區域，進而實現草圖與圖像內容的匹配。所提出的圖像顯著區域提取算法達到了國際領先水平，在2015年的綜合評比中（含40種最新的算法）獲得第二。論文發表於計算機視覺頂級會議CVPR 2014，迄今被引用238次，獲得學術界的廣泛認可。綜合而言，本項目提出的高精度的草圖匹配技術和檢索系統具有重大的理論突破和實際價值，在圖像檢索，三維建模，智慧型家居，虛擬現實等多個領域將發揮顯著作用。