Frihandsskissering är en i sig sekventiell process. Ändå, de flesta metoder för handritade skiss erkännande antingen ignorera denna sekventiella aspekt eller utnyttja den på ett ad-hoc sätt. I vårt arbete föreslår vi en återkommande neural nätverk arkitektur för skiss objektigenkänning som utnyttjar de långsiktiga sekventiella och strukturella regularities i stroke data på ett skalbart sätt. Specifikt introducerar vi ett Gated Recurrent Unit baserat ramverk som utnyttjar djupa skissfunktioner och viktad förlust per tidsteg för att uppnå toppmoderna resultat på en stor databas med frihänta objektskisser över ett stort antal objektkategorier. Den inneboende online-karaktären hos vårt ramverk lämpar sig särskilt för att upptäcka föremål i farten när de ritas. På så sätt kan vårt ramverk möjliggöra intressanta applikationer som kamerautrustade robotar som spelar det populära partyspelet Pictionary med mänskliga spelare och genererar glesa men ändå igenkännliga skisser av objekt.
Sarvadevabhatla och Kundu REF föreslog att man skulle använda ett djupt inhägnat recidiverande neuralt nätbaserat ramverk för att känna igen skisserna genom att kontrollera de djupa funktionerna och den viktade tidsstämpelförlusten.
Enabling My Robot To Play Pictionary: Recurrent Neural Networks For Sketch Recognition
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}