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    基于用戶界面的元素組件識(shí)別研究

    2021-11-19 11:51:30范益
    現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2021年11期
    關(guān)鍵詞:用戶界面草圖手繪

    范益

    (四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,成都610065)

    0 引言

    現(xiàn)在大多數(shù)的軟件開發(fā)都是以GUI 設(shè)計(jì)為中心,通過優(yōu)美的界面設(shè)計(jì)和容易理解的用戶體驗(yàn)來吸引用戶,保證產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。現(xiàn)在已經(jīng)有許多研究來幫助設(shè)計(jì)師和開發(fā)人員快速簡(jiǎn)單地完成GUI 設(shè)計(jì),如GUI 自動(dòng)測(cè)試[1-2]、GUI 檢索[3-4]、代碼生成[5-6],而識(shí)別出GUI 元素組件是這些工程任務(wù)重要的一步。識(shí)別GUI 元素可以通過檢測(cè)工具或者是基于像素的方法?;诠ぞ叩姆椒ㄐ枰罱ㄟ\(yùn)行環(huán)境并獲得應(yīng)用軟件API 的訪問權(quán)限,是侵入性的和受限的。而基于像素的方法具有跨平臺(tái)的特性,可以廣泛地使用在各個(gè)新應(yīng)用軟件中。因此,本文只調(diào)研了基于像素的方法,現(xiàn)有的方法主要通過傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的方法來識(shí)別和定位GUI 組件。隨著深度學(xué)習(xí)發(fā)展,目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在自然圖像中已經(jīng)取得了重大的成功,目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在GUI 識(shí)別任務(wù)中極具潛力,因此本文在此方面著力進(jìn)行了歸納和整理,說明了現(xiàn)有方法取得的成功和不足。另外,介紹了常用數(shù)據(jù)集,討論了GUI 識(shí)別與自然圖像識(shí)別的不同以及現(xiàn)有方法存在的問題,并在此基礎(chǔ)上對(duì)未來的研究方向提出了建議和展望。

    1 研究現(xiàn)狀

    1.1 數(shù)據(jù)集

    (1)Rico 數(shù)據(jù)集

    Rico[3]數(shù)據(jù)集包含了來自27 個(gè)類別的超過9.3 萬個(gè)Android 應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)。它公開了超過66k個(gè)不重復(fù)UI 屏幕截圖,以及其對(duì)應(yīng)的視覺的、文本的、結(jié)構(gòu)的和交互設(shè)計(jì)屬性。Rico 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建用于支持五類數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用:設(shè)計(jì)搜索、UI 布局生成、UI 代碼生成、用戶交互建模和用戶感知預(yù)測(cè)。

    (2)ReDraw 數(shù)據(jù)集

    Kevin Moran[6]自動(dòng)挖掘250 個(gè)Android 應(yīng)用程序,收集14382 個(gè)不重復(fù)UI 屏幕截圖,并對(duì)191300 個(gè)GUI 組件進(jìn)行了標(biāo)記分類。ReDraw 還包含了一個(gè)組件分割過后的數(shù)據(jù)集,用于訓(xùn)練CNN 分類器。

    (3)ImageCLEFdrawnUI

    ImageCLEFdrawnUI[7]創(chuàng)建了一個(gè)手繪用戶界面的草圖數(shù)據(jù)集,其中2363 張被用于訓(xùn)練和587 張用于測(cè)試。每個(gè)草圖的UI 元素平均數(shù)量為28 個(gè),最少4 個(gè),最多131 個(gè)元素。該數(shù)據(jù)被創(chuàng)建用于手繪GUI 的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。

    1.2 基于計(jì)算機(jī)視覺的方法

    REMAUI[8]提出了一種從移動(dòng)應(yīng)用界面截圖推斷戶界面代碼的技術(shù),它分別檢測(cè)文本和非文本元素。對(duì)于文本元素,使用光學(xué)字符識(shí)別(OCR)技術(shù)識(shí)別。對(duì)于非文本元素,它使用Canny 邊緣檢測(cè)[9]來檢測(cè)GUI 元素的結(jié)構(gòu)邊緣,通過高斯濾波器平滑圖像和降低噪聲,然后進(jìn)行多級(jí)濾波來識(shí)別圖像中的真實(shí)邊緣。在此之后,REMAUI 執(zhí)行邊緣合并,獲得輪廓,并通過合并部分重疊區(qū)域獲得GUI 元素的邊界框。

    Kevin Moran[6]提出了一種方法,通過檢測(cè)、分類和組裝來自動(dòng)從移動(dòng)應(yīng)用生成用戶界面代碼。文中通過邊緣檢測(cè)算法和OCR 來檢測(cè)圖像GUI 組件和文本的邊緣,然后通過閉合操作來擴(kuò)展融合彼此,以此來得到GUI 組件的包圍框。最后,將分割出的組件元素輸入CNN 分類器中進(jìn)行識(shí)別。

    Robinson[10]為了將手繪草圖自動(dòng)生成界面代碼,和Kevin Moran 相似,首先通過邊緣檢測(cè)算法以及輪廓檢測(cè)算法得到元素組件的位置,然后通過角點(diǎn)檢測(cè)、直線檢測(cè)等方法來提取每個(gè)候選元素區(qū)的特征,最后定義了一系列的啟發(fā)式規(guī)則來識(shí)別元素類型。

    通過計(jì)算機(jī)視覺的方法,能夠簡(jiǎn)單快速地對(duì)元素進(jìn)行定位和識(shí)別。然而,我們需要人工手動(dòng)的定義組件特征,隨著界面元素組件種類的增加,定義特征也越復(fù)雜和困難,不利于擴(kuò)展,準(zhǔn)確率也低。

    1.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法

    Gallery D.C[11]通過應(yīng)用界面截圖來自動(dòng)收集了11種類型的組件庫(kù),文中主要使用了目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)Faster R-CNN[12]來確定GUI 設(shè)計(jì)圖像中GUI 組件的類型、大小和位置。Faster R-CNN 是一種基于兩階段錨盒的目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)技術(shù)。它首先由區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)生成一組區(qū)域候選,也稱為候選區(qū)域(RoIs),它可能包含目標(biāo)。RPN 是一個(gè)完全卷積的網(wǎng)絡(luò),可以有效地預(yù)測(cè)具有廣泛尺度和縱橫比的候選區(qū)域。RPN 使用具有不同的尺度和縱橫比的錨框來大大簡(jiǎn)化生成目標(biāo)候選區(qū)域的過程。對(duì)于每個(gè)框,RPN 然后計(jì)算一個(gè)Object?ness 評(píng)分,以確定它是否包含一個(gè)對(duì)象,并將其回歸以適應(yīng)包含對(duì)象的實(shí)際邊界框。第二階段是一個(gè)基于CNN 的圖像分類器,它確定RoIs 中的目標(biāo)類別。

    Thomas D. White[2]提出了一個(gè)GUI 自動(dòng)化測(cè)試工具,在其過程中使用了YOLOv2[13]來對(duì)GUI 小部件進(jìn)行快速識(shí)別和定位。YOLO[14]是Redmon 等人提出的一種一段式目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),它只需要一次CNN 卷積就可以標(biāo)注整個(gè)圖像。YOLO 將單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于完整的圖像,將其劃分為一個(gè)S×S 網(wǎng)格,網(wǎng)格單元負(fù)責(zé)檢測(cè)中心所處的物體,并同時(shí)預(yù)測(cè)每個(gè)區(qū)域的邊界框和概率。YOLOv2 是YOLO 的擴(kuò)展,采用了一種更強(qiáng)大的深卷積骨干結(jié)構(gòu)。此外,在SSD 中使用的錨策略的啟發(fā)下,YOLOv2 通過從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進(jìn)行k-均值聚類來定義更好的先驗(yàn)錨。YOLOv2 實(shí)現(xiàn)了很高的處理速度并且具有較高的精度。

    Vanita Jain[15]實(shí)現(xiàn)了從手繪草圖到用戶界面代碼的自動(dòng)生成,文中使用了一段式目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)RetinaNet[16]來識(shí)別和定位草圖中的GUI 組件。RetinaNet 提出了一個(gè)稱為焦損失的損失函數(shù),通過重塑標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失,它可以降低分配給分類良好或容易的目標(biāo)的損失,使焦點(diǎn)損失集中在分類困難的目標(biāo),大大克服了單級(jí)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練不平衡正負(fù)例的缺點(diǎn),使單級(jí)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)能夠達(dá)到兩級(jí)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的可比精度,同時(shí)保持非常高的檢測(cè)速度。

    通過深度學(xué)習(xí)的方法來識(shí)別用戶界面元素,更易擴(kuò)展,準(zhǔn)確率也要高于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。然而,現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)方法并沒有考慮到GUI 的獨(dú)特性質(zhì),以及GUI 元素檢測(cè)任務(wù)的高定位精度。

    2 存在問題及建議

    GUI 圖像與自然圖像不同,它是人為設(shè)計(jì)的,不同的設(shè)計(jì)師對(duì)同一GUI 組件可能使用不同的文本、顏色、背景和外觀。另外,不同類的GUI 元素通常具有相似的大小、形狀和視覺特征。因此,這導(dǎo)致了目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)GUI 組件識(shí)別困難。對(duì)此,為了更準(zhǔn)確地識(shí)別界面元素,我們可以考慮在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)中引入設(shè)計(jì)原則來優(yōu)化識(shí)別結(jié)果,一個(gè)GUI 元素組件的類型通常與它周圍的GUI 元素組件類型有關(guān),因此我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)CRF(條件隨機(jī)場(chǎng))來對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,學(xué)習(xí)其包含的設(shè)計(jì)模式。

    對(duì)于通用對(duì)象檢測(cè),GUI 元素檢測(cè)對(duì)區(qū)域的準(zhǔn)確性有更嚴(yán)格的要求,因?yàn)镚UI 區(qū)域定位不準(zhǔn)確對(duì)下游任務(wù)的影響非常大,例如可能導(dǎo)致代碼生成中的布局不準(zhǔn)確。因此,我們需要改進(jìn)現(xiàn)有的包圍框生成方式,GUI 組件元素的包圍框分布規(guī)則,我們可以考慮先引入先驗(yàn)知識(shí)。此外,還沒有無錨模型用于GUI 組件檢測(cè),這也需要我們?nèi)パ芯看朔椒ㄊ欠襁m用于此項(xiàng)任務(wù)。

    最后,對(duì)于手繪用戶界面草圖的研究還非常少,這是一個(gè)難點(diǎn)。手繪草圖本身具有稀疏性、抽象性,缺乏自然圖像的紋理特征,并且現(xiàn)有研究中并沒有專為草圖所設(shè)計(jì)的目標(biāo)檢測(cè)框架,這更需要我們?nèi)ヌ剿鳌?/p>

    3 結(jié)語

    深度學(xué)習(xí)在自然圖像目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中取得了巨大成功,其檢測(cè)效果也遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),這使得在GUI 元素檢測(cè)任務(wù)中,許多研究都開始使用現(xiàn)有成熟的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),并且取得了不錯(cuò)的效果。然而,由于GUI 圖像的特殊性,準(zhǔn)確檢測(cè)GUI 圖像中的GUI 元素任然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。在未來,我們還需要根據(jù)GUI 圖像的特點(diǎn)來使現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)更適合我們的檢測(cè)任務(wù)。此外,對(duì)于手繪用戶界面草圖的目標(biāo)檢測(cè),是一個(gè)更為特殊更為困難的一項(xiàng)識(shí)別任務(wù),還需要未來的學(xué)者更深入的研究去解決。

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