摘要：针对概念设计阶段现有CAD系统难以通过手绘草图准确匹配对应的零件的问题,提出预训练网络(VGG)与胶囊网络(CapsNet)相结合的零件手绘草图识别模型(VGG-CapsNet).招募了5名设计师绘制零件草图,构建包含标准件和非标件在内的23类零件手绘草图数据集;设计了组间实验与组内实验,分别构建基于VGG-CapsNet的零件手绘草图识别模型,并与rVGG-13模型、rCNN-13模型的识别结果进行比较.实验结果表明,VGG-CapsNet模型在组间和组内实验中的平均准确率均高于其他2种模型,为零件设计知识的检索与重用提供技术支持.

摘要：手绘草图通过绘制简单的线条直观呈现用户的创作意图,支持用户采用手绘的方式快速表达思维过程及设计灵感,创作目标图像或视频.随着深度学习的发展,基于草图的视觉内容生成通过学习草图和视觉对象(即图像和视频)的特征分布进行跨领域特征映射,实现图像自动生成草图以及草图自动生成对应的图像或视频,与传统的人工创作方式相比有效地提高了生成的效率和多样性,成为计算机视觉、图形学领域的重要研究方向,并且在设计、视觉创作等领域具有重要作用.综述基于草图的视觉内容生成深度学习方法的研究现状和发展趋势,按照视觉对象的不同将现有工作分为基于草图的图像生成和基于草图的视频生成方法,并结合草图和视觉内容跨域生成、风格转化、视觉内容编辑等任务对生成模型进行详细分析,然后比较和总结常用的数据集、针对草图数据不足提出的扩充方法以及生成模型的评估方法,进一步通过草图在视觉内容生成应用中面临的挑战及生成模型未来发展方向对研究趋势进行展望.

摘要：本文论述了产品设计表达课程中透视学理论教学的重要性,分析了透视学在手绘草图教学中的基本内容,尝试采用信息技术手段改进课堂教学方法,以超星学习通为平台建立在线课程,进行翻转课堂的混合式教学,循序渐进、环环相扣地将传统的设计透视学应用于产品手绘课程中。

摘要：针对基于手绘草图的服装图像生成质量较低以及服装图像丰富的语义属性与视觉细节难以利用的问题,提出一种基于手绘草图的服装图像生成方法AGGAN。利用深度学习技术中的强大生成模型生成式对抗网络与注意力机制,对服装草图与服装图像数据进行学习,通过属性融入模块将服装属性进行One-hot编码后得到AdaIN参数并融入到生成对抗网络模型中,训练模型学习服装图像与其视觉属性之间的对应关系,使得模型能够在输入条件为服装属性的情况下生成相应的服装图像。对比了AGGAN与其它图像生成方法在输入为服装草图时生成服装图像的效果,结果表明:AGGAN的弗雷切特初始距离FID值得分相较于无监督图像生成模型CycleGAN降低了26.2%,初始分数IS值则提高了13.8%,明显提升了生成服装图像的多样性与保真度。

摘要：根据非均匀α-B插值样条曲线的一般形式,结合非均匀α-B插值样条曲线的形状调配方法,产生了一种新方法来解决二维手绘草图的表示问题。在二维草图中,研究了基于非均匀α-B插值样条曲线的草图表示、草图生成、草图修改以及草图缩放的算法。这种表示方法模型统一,生成插值点的算法简单,适合分布式网络环境下的实时协作。表示后的草图缩放具有向量图缩放的优点,设计人员可以在缩放后的草图上进行形状调配。

摘要：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.

摘要：本文对应用工程师在人机交互过程中的思维方式做了深入研究,在此基础上,开发了新型的联机手绘草图输入系统。我们开发的“草图设计和输入系统”能将CAD用户的许多创造性思维意念在屏幕上直观地体现出来,输入快且出错少。本文系统地介绍了这一系统的识别原理。

摘要：手绘草图识别技术是计算机支持的交互式草图设计系统中的核心问题,针对这一问题,提出了一种手绘草图识别算法,主要包括手绘草图原始笔划的数据前处理、基于多次检测算法的特征点识别、草图分段识别、空间位置解释、图形重构等内容.本文利用多次识别算法,可以有效解决手绘草图模糊性及拐点和折点不确定性,基于这一技术的三维草图CAD建模方法已在自行研发的CAD软件中得到应用,并取得了良好的效果.

摘要：随着时代的不断发展,计算机技术越来越先进,设计师更加注重使用计算机绘制效果图。尽管计算机制图有很多优势,但设计师仍要掌握手绘草图,不应该忽视这门技术。手绘草图在表达设计思想时不会受到时间、地点等因素的影响,而且表现方法非常灵活。设计师通过手绘的方式,可以迅速地把自己的室内设计构思呈现给客户,清晰地表达自己的想法。

摘要：针对Web环境下手绘草图三维建模过程采集到的草图数据量较大且存在较多冗余顶点,从而降低了三维模型的生成速率和轻量化程度的问题,给出了一种Web环境下手绘草图数据实时精简方法。首先,设计出一种弦长限值法对原始草图数据进行实时重采样;然后利用基于滑动窗口控制的长度误差限值法对重采样后的数据进行实时精简,以提高数据处理效率。实例应用结果表明:在不同的手绘条件下,该方法可以使三维模型的生成速率提高60%～90%,使模型的轻量化程度提高7%～30%。