基于机器学习的书法字识别与智能评判

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在当今这个互联网信息时代,在书法教育方面的研究还处于起步阶段,本文主旨是帮助书法初学者更好地了解自己临摹作品的效果。在查阅了大量的相关资料,并且与张克江老师进行了充分沟通后,找到书法初学者普遍存在的一些问题,并针对这些问题制定相应的解决办法,对现有算法进行了研究,并提出改进意见,最后对提出的改进算法进行验证,从而得到一个能够对临摹作品做出合理评价的系统。本文的主要内容如下:(1)提出一种基于Z-S快速并行算法的改进算法,该算法改善了提取骨架时会出现断裂以及毛刺的问题,提取出的骨架图像能够很好的展现书法字的“形态”,能够更好的用于图像骨架相似度的计算。(2)本文提出了一种基于全局特征以及局部特征的双层检索算法,处理数据时对特征向量进行哈希变换,并对处理后的二进制数据进行加权,该方法可在保证查全查准率的同时降低检索时间,达到及时响应的目的。(3)本文结合书法初级考试标准,提出了一种基于图像特征的评判体系,该体系从整体结构特征、笔画形体特征以及字体布局特征三个方面来计算相应特征的相似度,利用求得的相似度值来对书法字作品进行评价。(4)构建计算机评价系统,输入用户的临帖作品,在系统中与书法家作品进行对比,在用户端界面显示评分与评语,结合评语可直观了解临帖作品的不足,帮助初学者进行改进学习。
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