草图解释中外观与上下文的平衡
人工智能
2016-04-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们描述了一个草图解释系统，该系统检测并分类受试者在进行时钟绘制测试（一种广泛用于筛查认知障碍（如痴呆）的临床工具）时所绘制的时钟数字。我们描述了它如何平衡外观与上下文，并记录了其在由广泛患者群体产生的约 2000 幅绘图（约 24K 个时钟数字）上的性能。我们校准了不同形式上下文的效用，描述了使用多种特征训练和测试的条件随机场实验。我们识别出有助于解释原本模糊或无法理解的笔画的上下文。我们描述了 ST-slices，一种能够实现“剥离”人们覆盖书写时产生的墨迹层的新表示，若仅检查最终绘图，这些墨迹往往无法分析。我们刻画了 ST-slices 何时有效，校准了它们对性能的影响，并考虑了其适用广度。
引用
@article{arxiv.1604.07429,
title = {Balancing Appearance and Context in Sketch Interpretation},
author = {Yale Song and Randall Davis and Kaichen Ma and Dana L. Penny},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.07429},
year = {2016}
}