工业设计草图的多义性

草图是工业设计概念产生阶段的核心环节。草图研究一直是学术界研究的热点,但研究基本集中在建筑工程领域,针对工业设计的草图研究甚少。本文从工业设计的角度出发,分析了草图的多义性和设计过程中草图意义变化的规律     

浅析建筑草图与符号的关系

建筑草图是建筑师设计前期的重要工作。它既是构思、想像到抽象表现至具象表现的过程，也是符号表现到形象造型表现的过程。文章从建筑草图的视觉和草图符号的设计两个方面探讨了视觉符号与建筑草图的关系，强调建筑草图的重要性及符号草图到设计形象的转换，乃至互换的过程。     

独立子空间下的草图人脸合成与识别

基于草图的人脸识别对于公安机关通过目击者描述出的犯罪嫌疑人草图来确定疑犯的身份具有重要的意义.为实现草图人脸识别,从人脸独立特征子空间和人脸形状结构特征出发,提出了一种新的草图人脸合成和识别方法.根据人脸图像在独立分量子空间上的重建,研究了基于独立成分分析(ICA)的草图人脸合成,实现了照片草图人脸转换;针对人脸结构信息在人脸识别中的重要作用,在分析主动形状模型(ASM)算法在提取人脸结构信息上所具有的局限性的基础上,提出了极坐标形状模型(PSM);最后,将合成的草图与待识别草图利用ICA/线性鉴别分别(LDA)和极坐标形状模型进行联合识别.实验结果表明,提出的算法可以有效地将照片转换为草图,并具有较好的识别率,1阶识别率达到94.7%,10阶达到99.1%,将子空间投影与极坐标形状模型联合起来识别,1阶识别率可提高5.3%,前3阶识别率平均提高约4.2%.算法较好的识别率基本上满足了自动草图识别系统的要求.     

融合熵和势能的手绘草图特征描述方法

为更加深刻地刻画手绘草图中的形状主题,并使特征描述方法具有一定的平移、缩放和旋转不变性,提出了一种基于熵和势能的手绘草图特征描述方法.该方法首先提取手绘草图的关键点,并对每个关键点的周围区域进行分块,计算其信息熵;然后根据关键点像素在手绘草图对象中的位置,计算其像素势能,从而获得融合了熵和势能的关键点特征描述向量;最后将训练集中所有图像的全部关键点特征描述向量聚类形成视觉码书,每一幅手绘草图均表示成基于码书的特征描述向量.实验结果表明,文中方法能较好地描述手绘草图的形状特征.     

多特征混合的流形排序及其在三维模型草图检索中的应用

为了解决现有基于流形排序的三维模型的草图检索方法特征提取过程中特征描述不准确,且需要对检索草图进行人工标注的问题,本文提出了一种基于改进特征描述符和深度学习的方法用于三维模型草图检索。该方法首先综合考虑了整体形状及局部细节对检索性能的影响,提出用于描述草图和三维模型投影视图的多特征视觉描述符。然后利用深度学习的方法实现草图语义标注。最后在包含7200幅草图和1258个三维模型的公开数据集上进行了实验验证。结果表明：本文方法不仅降低了人为标注所带来的干扰,而且显著提高了三维模型检索的准确率。研究结果将为三维影视动画的自动化检索及编辑重用等相关应用提供设计思路与技术支撑。     

工程制图草图画法的教学实践与探索

论述了草图画法在现今工程设计领域的设计思想和设计手段条件下,对学生工程设计能力培养的重要性,对工程制图中草图画法给了一个全面的分析和全新的定位.同时,在以多媒体计算机辅助教学为基础的课程体系改革方案的框架内,给出了一个从教学内容选择到学习练习安排的详细的草图画法教学计划.     

基于卷积神经网络的手绘草图识别

针对目前手绘草图识别难度大,识别准确率低且主要以手工提取特征为主,提出一种新的卷积神经网络结构DCSN( Deeper-CNN-Sketch-Net) 进行手绘图像识别。DCSN 模型是根据手绘草图的特点进行设计,如在首层采用了更大的卷积核获取草图的结构信息和更小的步长尽可能多保留特征信息,通过增加网络层数加深网络深度等。为进一步提高识别准确率,针对手绘草图的特点提出了两种新的数据增强方法,小图形缩减策略和尾部移除策略增加数据集的多样性,并利用扩充的数据集训练DCSN 网络。经实验验证,所提出的模型在目前最大的手绘图像数据集上可以取得70． 5% 的识别准确率,超过了目前存在的几种主流的手绘草图识别方法。     

如何运用正等测立体图的特点绘制轴测写生画 自制菱形影格和扁圆模板的用法

一、轴测写生画的概念及其应用概念徒手目测所画的轴测投影立体草图,也叫做轴测草图。它在原理上虽和图画不同,但在效果上却和图画类似,所以也叫作技术绘画,或轴测写生画。图画是所画物体的艺术形象,轴测草图是所画物体的技术形象。因为轴测草图的表现力很强,能够保证所画物体的显明性,又富于立体感,因此,在自然科学各个部门的实际工作中,得到了广泛地应用。     

基于草图理解的数字黑板系统

针对电子教学系统人机交互的自然性和用户适应性不足的问题,研究设计了基于草图的人机交互技术的新型电子教学系统,提出了基于用户信息的草图识别方法.实验表明该方法具有很好的效果.     

经典深度卷积神经网络模型在手绘草图识别中的应用研究

通过设计多组实验策略,在TU-Berlin手绘草图数据集中,对AlexNet、GoogLeNet、VggNet和ResNet四种经典深度卷积神经网络结构进行手绘草图识别对比实验,结果表明相比其他网络结构,ResNet在手绘草图识别任务上具有更好的性能.     

轴测草图的作图技巧及应用

轴测草图应用广泛且灵活,表达方案清晰、易读、传达的信息量多,是设计、教学等方面常用的辅助图样。本文根据多年教学经验概括了轴测草图的作图技巧及应用。     

单幅手绘草图重建三维模型方法研究

提出从单幅手绘草图快速生成三维模型的方法,对输入草图进行在线识别与规整,将草图转换为规则的几何图形.然后提出二维图形向三维模型转换的映射机制,完成三维信息的添加.最后进行实验验证,结果表明可自然高技地完成手绘筒田的三维重建.     

GIS的大比例尺数字测图方法分析与改进

分析比较了目前城市大比例尺数字化测图中的两种主要方法的优缺点，即电子平板法与全站仪配草图法。为实现数字化地形图中不连续线、面状符号及复杂线状符号向GIS的自动化导入，针对电子平板法提出了基础线的概念。对全站仪草图法，提出在全站仪上加挂微型计算机，并用常规摄像方法代替草图。还对测量用三角架、预埋棱镜测量及测量控制点提出了改进设想。     

在地形图测绘中测图精灵法和草图法的比较

测图精灵以PDA为载体,主要应用于数字化测图的外业数据采集。它同步采集坐标、图形和属性数据,现场成图,实现了内外业一体化;草图法是以全站仪进行外业数据采集,手工同步绘制草图,内业成图。     

基于参数化特征造型系统的草图尺寸标注的实现

论述了在参数化特征造型系统中草图元素间的尺寸关系 ,并将其细分为六类 .然后阐述了表示各种类型尺寸标注的诸要素的方法以及尺寸标注的过程 .最后讲述了草图尺寸标注在参数化特征造型系统 EB3D中的实现 .     

基于草图的工程图纸检索条件输入

提出并初步实现了一个面向图纸管理、采用在线图形模糊识别方法和相关反馈技术的手绘图形输入工具。给出了基于笔画速度及曲率变化的特征点检测方法及基本图元的几何识别特征。由于草图具有的模糊特性会造成对用户检索意图理解的偏差,引入模糊集合,定义了基本图元的模糊识别隶属函数。根据模糊集合的隶属度自动地完成草图识别,利用模糊集的距离预测用户的输入意图。在图档管理系统中的应用表明：手绘草图的输入及图元的模糊识别具有很好的实用价值。     

国外科技

生命密码破解在即 英国韦尔科姆基金会3月15日宣布,由于英、美等国科学家加快工作步伐,破译人类生命密码的工作大大加快。人类基因组工程的第一个“工作草图”有望于明年2月绘出,这将比原计划提前至少一年。 这一“工作草图”将包括人体总共约10万个基因中的90％,是最终绘出完整人类基因图谱的基础。“工作草图”绘出后,科学家将对其中测序上的不准确之处进行完善和修改,同时补上余下的待测部分。 按照去年9月的估计,“工作草图”     

安勇设计作品选

1 文山师专老校区总平面规划图2 校园路灯及校庆宣传牌效果A3 校园路灯及校庆宣传牌效果B4 校庆广告牌设计A5 校园路灯及宣传牌草图6 校园休息椅效果及草图     

基于手绘草图的中保真原型自动生成

从手绘草图生成数字化的中保真原型是界面设计的必要步骤,它需要花费设计师大量的时间和精力.针对这一问题,本文提出了基于目标检测和启发式规则的中保真原型自动生成方法,并基于该方法实现了一个自动化工具.首先,本文提出基于置换注意力机制(SA)的目标检测模型SA-FRCNN对手绘草图中的组件进行检测;然后,提出启发式规则对检测结果进行布局优化.实验表明,本文方法能够提升对手绘草图的检测精度,较基线模型提高了2.3%;此外,本文工具可以有效提高原型设计效率.     

机械制图课程中加强草图的徒手绘制

草图的徒手绘制在制图这们学科中的地位日夜凸显,加强草图的徒手绘制训练是现代教育技术发展的要求,是拓展学生知识,培养学生能力的重要手段,已成为中职课程改革的重要课题