随着信息时代的发展,互联网资源已经从单一文本转变为丰富的多媒体内容,特别是图像。其中,草图因其直观性与简单性而备受关注,但与自然图像对事物的客观反映不同,草图是绘画者主观印象的体现从而具有更高的多样性,所以研究计算机对草图的识别能力成为图像识别领域中具有挑战性的课题之一。此外,智能触屏设备的普及与即时通讯软件的推广很大程度上改变了人们的沟通方式,由于仅仅使用几个线条就可以勾勒出能够表达事物的草图,所以人们能够随时随地手绘出各式各样的草图并以此进行交流。但是目前的识别网络参数量大且无法直接嵌入到手机内存中,从而不能提供快速识别草图的服务。因此,研究以提高识别准确率并保证识别速度为目标的轻量级草图算法具有重要的实际应用意义。本文以移动端为切入点,将识别性能与速度均考虑在内,提出了基于移动端轻量级草图识别算法。首先,通过引入深度可分离卷积方式以减少网络参数量,并针对草图的稀疏性特点调整网络的卷积核大小以及数量等。然后,为全面提取草图的图像特征,将空间与通道两种注意力机制应用于草图识别领域,从而设计了基于注意力机制的草图识别网络。除此之外,考虑到草图的笔划顺序特征,使用长短期记忆网络来学习其序列特征并提出了基于笔划顺序的草图识别网络。通过实验证明,本文提出的草图识别网络不仅能够加快识别速度,而且可以提高识别准确率。本文还研究分析了草图识别系统的需求,并进行了系统设计与详细设计,最后实现了移动端草图识别系统,成功将上述的轻量级草图识别模型部署于移动手机端,从而为用户提供快速识别草图的应用场景。