申请/专利权人：首都师范大学

申请日：2020-06-19

公开（公告）日：2023-07-07

公开（公告）号：CN111738141B

主分类号：G06V10/75

分类号：G06V10/75;G06V30/32;G06V10/774;G06V10/764;G06T3/00;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.07.07#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.02#公开

摘要：本公开涉及一种硬笔书法作品评判方法，包括：以评判标准为依据获取硬笔汉字图像，并基于硬笔汉字图像建立评判数据集；针对评判数据集中的汉字基于特征点集进行特征选取得到多个特征，其中特征点集为构成各汉字的全部特征点组成的集合；基于主动形状模型对多个特征的特征点进行自动标注，得到标注特征；将评判数据集中的标准字与待评价字的按照标注特征进行比对和计算，得到多个特征相似度；根据多个特征、标注的特征点和特征匹配算法建立汉字特征库；基于汉字特征库中汉字对应的评分标注和特征相似度建立汉字自动评判模型。本公开可以提升标注准确率，提高评判工作的专业性、客观性，利用计算机实现对硬笔汉字书写美观度的自动评判。

主权项：1.一种硬笔书法作品评判方法，其特征在于，包括：S1、以评判标准为依据获取硬笔汉字图像，并基于硬笔汉字图像建立评判数据集；步骤S1包括：S11、获取书写者按照标准字帖进行书写后得到的整个字帖图像；S12、将整个字帖图像分割为单个汉字图像；S13、对单个汉字图像进行预处理得到处理后图像，其中预处理包括去噪、二值化和图像分辨率大小调整；S14、以评判标准为依据对处理后图像进行评分标注，标注后的数据组成评判数据集；S2、针对评判数据集中的汉字基于特征点集进行特征选取得到多个特征，其中特征点集为构成各汉字的全部特征点组成的集合；S3、基于主动形状模型对多个特征的特征点进行自动标注，得到标注特征；步骤S3包括：S31、按照预设标准针对汉字的形体特征选择特征点；S32、选取预设数量的单个汉字图像，按照特征点的位置进行特征点的标注；S33、通过仿射变换的方式将预设数量的单个汉字图像分别与平均形状进行形状对齐；S34、针对对齐后的形状进行主成分分析，得到初步形状模型；S35、对初步形状模型的特征点向目标图像进行调整，得到特征点的局部灰度模型；S36、基于初步形状模型和特征点的局部灰度模型对处理后图像进行手写形状搜索，得到标注特征；步骤S36包括：将处理后图像作为测试集，将初步形状模型覆盖在处理后图像上，将特征点的坐标记为向量根据初步形状模型和特征点的局部灰度模型对处理后图像进行手写字形状搜索，确定处理后图像的各特征点的最佳匹配位置；将处理后图像的所有特征点调整到最佳匹配位置，将特征点的新坐标即为新形状向量将向量进行仿射变换，使其与新形状向量达到最为接近的要求，得到更新的向量以更新的向量重复进行手写字形状搜索，直到达到搜索停止的条件，对最后的向量的特征点的位置进行标注，得到标注特征；S4、将评判数据集中的标准字与待评价字的按照标注特征进行比对和计算，得到多个特征相似度；S5、根据多个特征、标注的特征点和特征匹配算法建立汉字特征库；S6、基于汉字特征库中汉字对应的评分标注和特征相似度建立汉字自动评判模型。

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百度查询： 首都师范大学 一种硬笔书法作品评判方法

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