【摘 要】
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提出一种在线复杂图形识别方法,在该方法中引入相关反馈技术来逐渐捕获用户绘图意图并使用用户模型来适应不同用户的绘图习惯.首先,在根据图形向量化特征的相似度计算给出候
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金，Program for New Century Excellent Talents in University
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提出一种在线复杂图形识别方法,在该方法中引入相关反馈技术来逐渐捕获用户绘图意图并使用用户模型来适应不同用户的绘图习惯.首先,在根据图形向量化特征的相似度计算给出候选识别结果的基础上,利用相关反馈技术不断降低模糊性而提高识别效果.其次,通过记录和分析'历史信息'动态的为不同用户建立用户模型,从而适应不同的用户习惯和绘图意图.同时,引入了一个基于模型的动态匹配策略.实验证明所介绍的识别方法在试验中取得了很好的效果.
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