| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·以草图为基础的用户界面 | 第13-14页 |
| ·草图语义理解 | 第14页 |
| ·贝叶斯网络推理模型 | 第14-15页 |
| ·基于语义的多领域草图识别系统建模 | 第15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·笔式交互界面的发展历史 | 第15-16页 |
| ·草图语义理解技术研究现状 | 第16-18页 |
| ·论文主要工作和组织结构 | 第18-21页 |
| ·主要工作 | 第18-20页 |
| ·组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 基于语义Bayesian Network 的多领域草图符号识别系统设计 | 第21-32页 |
| ·系统总体框架设计 | 第21-23页 |
| ·多领域识别系统的建立 | 第23-24页 |
| ·草图识别流程 | 第24-25页 |
| ·笔画信息采集 | 第24-25页 |
| ·笔画分割 | 第25页 |
| ·几何基识别 | 第25页 |
| ·草图符号识别 | 第25页 |
| ·关键技术 | 第25-31页 |
| ·多领域的草图符号建模 | 第26-28页 |
| ·基于语义贝叶斯网络的草图符号识别 | 第28-30页 |
| ·基本图形识别和笔画分割 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于感知的草图符号描述语言 | 第32-46页 |
| ·草图语言的层次性和扩展性 | 第32-33页 |
| ·草图符号描述语言研究的现存问题 | 第33-36页 |
| ·图形描述语言研究背景 | 第33-34页 |
| ·人类感知对草图识别的影响 | 第34-35页 |
| ·基于感知的多领域草图符号描述语言的设计目标 | 第35-36页 |
| ·基于感知的草图符号描述语言建立的总体框架 | 第36-37页 |
| ·基于感知的线性可扩展草图描述语言 PLE_Sketch | 第37-45页 |
| ·词汇库 | 第37-39页 |
| ·图形库 | 第39页 |
| ·领域符号库 | 第39-40页 |
| ·人类感知对草图识别的局部影响 | 第40-42页 |
| ·人类感知对草图识别的全局影响 | 第42-43页 |
| ·人类感知作用于PLE_Sketch 语言 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 领域独立的手绘草图符号规整 | 第46-61页 |
| ·领域独立的笔画处理流程 | 第46-47页 |
| ·笔画采集 | 第47-48页 |
| ·笔画预处理 | 第48-51页 |
| ·冗余点过滤 | 第49页 |
| ·端点纠正 | 第49-50页 |
| ·笔画合并 | 第50页 |
| ·闭合检查 | 第50-51页 |
| ·笔画分割 | 第51-55页 |
| ·常见的分割算法及分析 | 第51-52页 |
| ·GL_TB 角点检测算法 | 第52-55页 |
| ·几何基识别和约束判别 | 第55-60页 |
| ·识别参数 | 第55-56页 |
| ·几何基识别 | 第56-59页 |
| ·约束判别 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于贝叶斯网络的草图语义符号推理模型 | 第61-77页 |
| ·研究背景 | 第61-62页 |
| ·语义符号 | 第62-63页 |
| ·语义符号的存储 | 第62-63页 |
| ·语义符号的提取 | 第63页 |
| ·语义符号空间布局推理 | 第63页 |
| ·贝叶斯网络 | 第63-68页 |
| ·贝叶斯决策 | 第64-66页 |
| ·贝叶斯置信网 | 第66-67页 |
| ·可行性分析 | 第67-68页 |
| ·基于贝叶斯网络的草图符号识别流程 | 第68-69页 |
| ·算法实现 | 第69-76页 |
| ·贝叶斯网络模型设计 | 第69-71页 |
| ·后验概率计算 | 第71-72页 |
| ·基于贝叶斯网络的草图识别过程 | 第72-74页 |
| ·算法性能分析 | 第74-75页 |
| ·实验与结果分析 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 基于语义的多领域草图符号识别原型系统实现 | 第77-95页 |
| ·系统功能设计 | 第77-81页 |
| ·多领域草图符号定义模块 | 第77-79页 |
| ·底层笔画规整模块 | 第79-80页 |
| ·贝叶斯决策推理模块 | 第80-81页 |
| ·关键技术实现 | 第81-92页 |
| ·草图符号的感知权重初始化和规整 | 第81-83页 |
| ·角点识别 | 第83-84页 |
| ·基于后验概率贝叶斯决策设计 | 第84-92页 |
| ·运行界面图 | 第92-94页 |
| ·领域符号定义界面 | 第93-94页 |
| ·贝叶斯网络推理界面 | 第94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第七章 总结与展望 | 第95-98页 |
| ·总结 | 第95-96页 |
| ·展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第104页 |