在艺术类学校中,为了提升学生的速写专业技能,教师需要对学生的速写作品与原图进行比较,以便对速写作品的质量进行评价。由于人工比较存在判断标准不一、人为干扰多等问题,利用计算机的分析计算能力来提高评价流程的效率,提高速写艺术作品评价的自动化水平,具有重要的研究价值。速写作品本身具有表现方式艺术化和评估标准多样化的特点,给速写质量评估带来挑战。针对这些难点,本文将速写作品质量评估分解为全局评估、细分区域评估和线条质量评估三个层次,对速写作品自动评价问题进行了深入和系统的研究。本文主要工作如下:1、在速写作品的整体质量评估层,本文提出了一种基于形状描述和建模的处理方法。该方法首先利用高斯导数对线条上的像素点进行筛选聚类得到关键点;然后,基于梯度直方图和局部二进制模式两种特征对关键点的局部区域内进行多层次特征提取;之后,基于得到的特征将参考作品与学生作品的关键点进行匹配并得到差值特征;最后,通过差值特征进行回归树模型建立,通过模型完成速写作品的全局质量的自动评估。2、在速写作品的细分区域质量评估层,本文首先对细分区域进行均匀采样,然后以采样点为基础利用形状上下文特征对细分区域线条的空间分布进行描述并匹配,得到匹配结果并依据匹配点对之间的距离特性对细分区域评估做定性分析。3、在速写作品底层线条质量评估层,本文提出了一种线段宽度估计方法。该方法首先以人为定义的四个方向为基础进行宽度的计算,然后从这四个方向中选择最小的宽度作为估计宽度,其方向作为线条的估计法向;在此基础上利用估计宽度和估计法向对速写作品中线条的粗细等异常区域进行检测并做出质量评估。本文在收集得到的真实速写作品数据集上进行了三种方法的实验。实验表明,本文的处理方法对于速写作品的全局评估能够得到良好的效果,对于细分区域的处理方法从一定程度上完成了对于细分区域质量定性分析;此外,线条质量分析方法也能够对于作品中粗细异常区域进行准确的分析,对于其它异常也能够进行一定程度的检测并做出相应评价,从而证明了本方法的有效性。