基于序列操作数据的元素布局预测

作者：李应金; 徐鹏飞; 黄惠

来源：计算机辅助设计与图形学学报, 2021, 33(12): 1923-1935.

DOI：10.3724/SP.J.1089.2021.18831

• 布局设计
• 布局预测
• 机器学习

创建规则的元素布局在许多场景下是常见的任务.用户在完成该任务的时候往往需要进行大量烦琐的元素操作.针对该问题,提出了一种布局预测方法以协助用户高效地创建规则元素布局.从SmartDraw中选取30组流程图模板作为基础数据集并进行数据增强,以视觉图像和属性编码2种形式对数据进行联合编码,训练以图像字幕网络为基础框架的神经网络,使该网络有效地学习到进行元素布局时的规则,并据此进行布局的预测.对布局进行预测时提供包含局部到全局的多个候选结果,保证预测具有可接受的准确率,有效地协助用户完成布局操作.设计了包括简单与复杂布局任务的用户调研;采用量化指标从性能、效率和稳定性对所提方法进行评价和分析.结果表明,与传统布局工具相比,所提方法可显著地减少用户定位元素的次数,缩减完成布局任务的时间,有效地提高用户的布局效率.

• 单位
  深圳大学