【摘 要】
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书法是中国传统文化中当之无愧的珍宝,集实用性与艺术性于一体,记录了文化传承以及历史变迁,可称其为国粹。近年来随着计算机技术的发展,数字书法研究已然成为了新兴领域。但是在数字书法领域中书法审美评价一直是个研究热点与难题。书法审美评价因为缺乏理论支撑、数据支持等因素,只能依靠比对书法图像间相似度来达成书法评价。而这样的评价方式忽略了传统书法理论,使得审美评价发展缓慢。为了尝试突破这一瓶颈,本文深入了解
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书法是中国传统文化中当之无愧的珍宝,集实用性与艺术性于一体,记录了文化传承以及历史变迁,可称其为国粹。近年来随着计算机技术的发展,数字书法研究已然成为了新兴领域。但是在数字书法领域中书法审美评价一直是个研究热点与难题。书法审美评价因为缺乏理论支撑、数据支持等因素,只能依靠比对书法图像间相似度来达成书法评价。而这样的评价方式忽略了传统书法理论,使得审美评价发展缓慢。为了尝试突破这一瓶颈,本文深入了解传统书法理论中运笔的相关概念,发现从理论的角度讲运笔具备实现书法评价的可行性。基于此本文重点研究以下两点:(1)对书法运笔动作数据的收集以及量化;(2)从技术的角度验证运笔数据评价书法的可行性,并提供有效基线模型。本文的主要研究内容如下:(1)通过对书法运笔动作的力学分析,基于九轴运动惯性传感器MPU9250设计运笔数据记录装置。随后设计书法临摹实验,利用运笔记录装置采集了50人的运笔数据和书法图片,并进行数据清洗后形成首个书法运笔数据集。(2)在书法老师的支持下,设计了现代书法评价体系,并根据该体系结合书法书写视频对数据集中样本进行审美评价。对所有运笔数据及对应书法图片完成了评价标签标注工作,为下一步神经网络训练提供数据支持。(3)为验证数据集的书法图片质量,以及为与运笔数据评价模型评价效果对比论证,本文优先设计书法图片审美评价模型。在对书法图片完成预处理后,为设计书法图片书法评价模型对三种卷积神经网络架构进行实验。最终确定以基于迁移学习的残差网络(Res Net)为基线模型。(4)为验证运笔数据评价书法的可行性,首先采用Simple RNN网络进行尝试,基于此模型训练效果确定了运笔数据的内容。随后使用长短时记忆网络(LSTM)设计运笔数据书法评价模型,最终确定以长短时记忆网络(LSTM)结合K-邻近算法(KNN)为运笔数据评价模型的基线模型。通过对不同模型的预测结果进行随机抽检,发现基于书法图片的审美评价模型对轮廓相近但笔势有明显区别的不同等级作品评价能力有所欠缺,而基于运笔数据的审美评价模型却能很好地克服这一困难,并且准确率提升了7.1%。基于此发现,还发布了调查问卷进行社会调研,调研结果显示运笔数据不仅可以作为书法评价的重要参考因素,而且相比于基于书法图片的评价方式更能甄别出细小的问题,也更能辅助书法初学者的书法学习。综上所述,本文提出了以书法运笔数据为核心的书法审美评价体系。通过自制装置以及临摹实验,收集相关运笔数据,创建了第一个书法运笔数据集。随后基于神经网络实现了对运笔数据书法评价模型的设计工作,为书法审美评价的研究提供了新的思路。
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