【摘 要】
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随着软件工程领域对APP（Application,应用程序）的研究越发深入,有关APP的UI（User Interface,用户界面）方面研究越发受到关注,如数据驱动的UI分析和生成,UI的自动化测试与错误检测,UI的设计搜索与布局推荐等。如何提高UI的用户友好程度,让用户更易使用,已经成为热门的研究问题。在APP的实际开发中,比较普遍的做法是通过借鉴其他优秀的作品吸取经验,进而提升自己的UI。参
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随着软件工程领域对APP（Application,应用程序）的研究越发深入,有关APP的UI（User Interface,用户界面）方面研究越发受到关注,如数据驱动的UI分析和生成,UI的自动化测试与错误检测,UI的设计搜索与布局推荐等。如何提高UI的用户友好程度,让用户更易使用,已经成为热门的研究问题。在APP的实际开发中,比较普遍的做法是通过借鉴其他优秀的作品吸取经验,进而提升自己的UI。参考UI时通常有两种方法:下载并安装APP,或使用UI截图,前者需要耗费大量时间,后者的样例更多且效率更高,但是缺少相关代码、原型文件等信息,使复现工作变得困难,从而影响进一步的交互性感知。针对此问题,本文结合计算机视觉技术和神经网络技术,在需求数据仅有UI截图以及UI组件截图集合的情况下,对收集到的UI组件进行智能分类识别,并能够在UI截图中识别各个组件的类型,分割并保存各个组件单独的图像信息,同时生成XML（Extensible Markup Language,可拓展标记语言）文件,该XML文件经过APP读取可生成能够交互的页面,使设计人员能够更直观的感受应用界面,对其布局、交互性、易用性进行更深一层的感知。同时,设计人员也能在原有用户界面布局的基础上,通过修改XML文件来修改组件的样式与位置,从而更高效地完成编写和测试的工作。为此,本文做了如下工作:（1）收集UI截图和UI组件截图数据集,将收集到的组件数据集按照组件类别分成13个类,每个类精选了具有代表性且不易让研究人员产生分类疑惑的2000个组件。（2）使用计算机视觉技术对UI截图进行灰度化、二值化,识别UI截图各个组件的外部轮廓并提取组件截图,根据识别出的轮廓保存各个组件的位置信息。（3）构建CNN（Convolutional Neural Networks,卷积神经网络）分类器,将13个类别的UI组件截图数据作为数据集进行图像分类训练。（4）依据前步骤CNN分类器的训练结果,针对每一个从UI截图中提取的组件,识别其组件的类别,同时在原UI截图上用不同的颜色标记出包含组件的最小正矩形,以及其具体的组件类别,并生成对应的XML文件。最终,本文提出的方法获得了如下成果:（1）对UI截图中组件类别进行识别,其准确率达到78%。（2）方法生成的XML布局文件可以有效适配不同尺寸、分辨率的终端,并在终端上生成一个还原UI截图组件类型与位置的可交互页面。
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