An Efficient Primitive-Based Method to Recognize Online Sketched Symbols with Autocompletion
المؤلفون المشاركون
Deng, Wei
Wu, Lingda
Zhang, Yougen
Yang, Chao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We present a new structural method of sketched symbol recognition, which aims to recognize a hand-drawn symbol before it is fully completed.
It is invariant to scale, stroke number, and order.
We also present two novel descriptors to represent the spatial distribution between two primitives.
One is invariant to rotation and the other is not.
Then a symbol is represented as a set of descriptors.
The distance between the input symbol and the template one is calculated based on the assignment problem.
Moreover, a fast nearest neighbor (NN) search algorithm is proposed for recognition.
The method achieves a satisfactory recognition rate in real time.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Deng, Wei& Wu, Lingda& Zhang, Yougen& Yang, Chao. 2015. An Efficient Primitive-Based Method to Recognize Online Sketched Symbols with Autocompletion. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074074
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Deng, Wei…[et al.]. An Efficient Primitive-Based Method to Recognize Online Sketched Symbols with Autocompletion. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074074
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Deng, Wei& Wu, Lingda& Zhang, Yougen& Yang, Chao. An Efficient Primitive-Based Method to Recognize Online Sketched Symbols with Autocompletion. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074074
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1074074
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر