手绘图像相似度计算及评价模型研究

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1、广东工业大学硕：ｔ学位论文（工学硕±）手绘图像相似度计算及评价模型硏究傅自豪二〇—六年五月分类号：学校代号：１１８４５ＵＤＣ：密级：２１１１３０５００４学号：广东工业大学硕丈学位论文（工学硕±）手绘图像相似度计算及评价模型硏究傅自豪指导教师姓名、职称：温雲副教授学科专业）或领域名称：计算机科学与技术（学生所属学院：计篇机学院〇—论文答辩日期：二六年五月ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｅｄｔｏＧｕａｎｄｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉ巧ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｆｏｒｇｇｇｙ化ｅＤ

2、ｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＭａｓｌ：ｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎＳｃｉｅｎｃｅ（ｇｇ）ＳｔｕｄｙｏｎＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄＱｕａｌｉｔｙＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｆｏｒＳｋｅｔｃｈＩｍａｅｓｇＣａｎｄｉｄａｔｅ；ＦｕＺｉｈａｏＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ａ．Ｐ．ＷｅｎＷｅｎＭａ２０１６ｙＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｚｈｏｕＧｕａｎｄｏｎＰ．Ｒ．Ｃｈｉ

3、ｎａ５１０００６ｇ，ｇｇ，，摘要摘要伴随着绘画教育软件的普及，对巧户作品进行智能评价，有助于引导和督促用户自我学习，増强产品的用户黏性。对手绘图像作品进行质量评价的关链问题是特征的一抽取和评分模型的构建。由于手绘临摹图具有随意性大、位置不确定，且粗细不等，特点，特征抽取需要能够捕捉有临摹图的关键特点评分模型则需要符合或接近人类，现有模型的性能普遍不理想，本文主要针对线条临摹图的质量评价进行判断。为此深入研究，提出了基于方向梯度直方图的多尺度特征抽取和改进ｒａｎｋＳＶＭｉｎｇ学习的临摹图质量评价算法：。具体工作包括一（１

4、）设计了种多尺度ＨＯＧ特征，有效刻画图像的整体的形状特征。目前主流的图像形状特征表示都是基于点特征的词袋模型，而这竖局部特征点主要刻画的是局一部纹理特征，并不直接描述全局形状信息，无法刻画手绘图关键特性。针对这问题，，ＯＧ本文从人的视觉认知角度出发利用空间金字塔构造，构造基于Ｈ特征的多分辨率直方图，从粗细粒度层面捕捉线条临摹图的形状恃征。实验证明，多尺度特征平均性能均优于单层ＨＯＧ特征，且层次多的金字塔更能描述手绘图形状特点。（２）在学习阶段，通过增加样本特性的权重约束，提高了ｒａｎｋｉｎｇＳＶＭ排序学习的准确率。目前将特征映射成数值

5、的主流做法是将其转化为分类和回归问题。但这类做法不能有效融合了质量等级的相关信息，ｒａｎｋｉ。在本文中我们通过修改了ｎｇＳＶＭ学习排序模型的目标函数，在能获得正确的排序的同时，相同图片间的排序值差距也更小，这对获得稳定分数评估具有重要作用。然后基于排序值的分布，提出高斯模型的分数评估方法。实验结果表明，该方法效果好于传统的多分类器和回归模型方法。：手绘图关键词；排序学习；ＲａｎｋｉｎｇＳＶＭ；质量评估ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｌｉｉｉｄｉｄｅｖｌｉｔｈｅｏｕａｒｉｔｏｆａｎｔｎｅｄｕｃａｔｏｎｓｏｆｔｗａ

6、ｒｅｏｎｓｍａｒｔｅｖｃｅｓｅｏｎｐｐｙｐｇ，ｐｇａｒｔｉｆｉｃｉａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｕａｌｉｔｏｆａｉｎｔｉｎｉｓｉｍｏｒｔａｎｔｆｏｒａｔｔｒａｃｔｉｎｍｏｒｅｕｓｅｒｓｇｙｑｙｐｇｐｇｉｍｖｉｎｔｈｓｅｌｆ－ｅｄｕｃａｔｉｏｎｏｃｅｄｕｒｅａｎｄｐｒｏｅｒ．Ａｋｅｒｏｂｌｅｍｏｆｌｉｔａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｆｏｒｓｋｅｔｃｈｇｐｙｐｑｕａｙｉｍａｅｓｉｓｈｏｗｔｏｅｘｔｒａｃｔｓｕｉｔａｂｌｅｆｅａｔｕｒｅａｎｄｂｕｉｌｄａｒａｔｉ打ｍｏｄｅ

7、ｌ．Ｉｎ化ｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｇｇｓ化ｅｗｅｎｅｅｄｔｏｓｏｌｖｅ化ｅｒｏｂｌｅｍｃａｕｓｅｄｂｕｎｃｅｒｔａｉｎｓｋｅｔｃｈｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｖａｒｉｏｕｓｓｉｚｅｏｆｇ，ｐｙｌｉｎｅｗｅｉｇｈｔ，ｓｏｔｈｅｓｈａｐｅｃｈａｒａｄｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｉｍａｇｅｓｉｓａｂｌｅｔｏｃａｐｔｕｒｅ．Ａ打ｄｉｎｔｈｅｒａｔｉ打ｇｓｔａｇｅ，ｗｅｓｈｏｕｌｄｂｕｉａｍｏｄｅｌｔｈａｔｃａｎｃｏｍｌｈｕｍａｎｕｄｍｅｎｔ．Ｕｎｆｏｒｔｕｎａｔｅｌｔｈｅ

8、ｌｄｗｉｔ