Aplicación para reconocimiento de bocetos basada en sistemas multi-agente

Resum

En la presente tesis se ha diseñado un paradigma de reconocimiento de bocetos fiable y robusto que puede dar soporte al usuario en las primeras etapas del diseño conceptual, y en último término se ha desarrollado un interfaz caligráfico natural (que permite la generación espontánea de ideas en papel), adaptativo (que permite al usuario definir geometría imprecisa e incompleta) y transparente (que el usuario puede dibujar una línea a trazos o un rayado de un área sin anunciar dicha intención a la aplicación por medio de algún menú). Para la implementación del interfaz diseñado se ha recurrido a una plataforma multi-agente, pues se ha comprobado que los sistemas basados en agentes son válidos para aquellas aplicaciones que necesitan de reglas de decisión guiadas por el conocimiento, permitiendo así que el usuario pueda dibujar con total libertad sin importar lo que dibuje, el número de trazos o la secuencia de introducción de los mismos. A su vez, se ha dotado al interfaz de un carácter modular, permitiendo así añadir nuevos gestos/símbolos al diccionario con el mínimo intrusismo sobre el sistema diseñado y facilitando la flexibilidad del sistema. Son varias las aportaciones novedosas que se han hecho al interfaz implementado, entre ellas la incorporación en el reconocedor del "interspersing" (interrupción de la secuencia de trazado para completar otra parte del boceto), el "overtracing" (introducción de los trazos imitando el bocetado "artístico" en papel) y el cambio de modo automático (reconocimiento automático de la intención del usuario, sin tener que recurrir a menús para cambiar de modo "geometría" a modo "comando" o a modo "introducción de restricciones u otros símbolos del boceto"). Además, en el reconocedor se ha recurrido al desarrollo e implementación de un nuevo método de segmentación del boceto en el que se detectan además de los vértices esquinas, los vértices tangentes, con un porcentaje de acierto cercano al 100%, lo que mejora en gran medida los métodos de segmentación de bocetos existentes en la literatura hasta el momento. Por último, se ha recurrido al empleo de un marco para la optimización que permite el entrenamiento automatizado del sistema, entrenamiento que actualmente se lleva a cabo fuera de línea en la mayoría de aplicaciones que necesitan de este entrenamiento previo (consumiendo mucho tiempo), y que permite además el ajuste inicial de los parámetros de dicho sistema para que éste alcance la mejor solución posible en el reconocimiento.