郭禾
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论文类型:期刊论文
发表时间:2018-11-15
发表刊物:计算机科学
卷号:45
期号:z2
页面范围:198-202
ISSN号:1002-137X
关键字:草图识别;时序性;循环神经网络;门控制单元;联合贝叶斯
摘要:草图识别是一项很具有挑战性的工作.目前,大部分草图识别的工作都将草图当作普通的纹理图像,忽视了草图的时序性.因此,文中通过挖掘草图的时序性,将草图笔画按照时间分组.为进一步利用时序特征在草图识别过程中的作用,使用了循环神经网络将笔画分组按照时间序列作为输入,最后使用联合贝叶斯将各个时序下获得的草图特征进行整合,完成草图的识别工作.在公开标准数据集上对所提算法进行了测试,实验结果显示该算法的识别准确率明显高于其他算法.