【摘 要】
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书法是中国传统文化的精髓，它融合了中国历史的文化底蕴和哲学内涵。目前，随着互联网技术以及计算机科学的发展，在移动设备上书写汉字越来越常见，书法正以全新的方式被传承和发扬。国内外对计算机手写美化的研究可以概括为四个方面：数字墨水、草图美化、书法生成、手写汉字美化。目前这四种技术都在各个领域得到了广泛的应用，但是仍存在一定的不足。一方面，数字墨水、草图美化、书法生成等技术存在美化效果较单一、不能很好体现用户特点等问题；另一方面，现有的手写汉字美化技术针对书写较差的汉字美化效果一般。
本文提出了一种基
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书法是中国传统文化的精髓，它融合了中国历史的文化底蕴和哲学内涵。目前，随着互联网技术以及计算机科学的发展，在移动设备上书写汉字越来越常见，书法正以全新的方式被传承和发扬。国内外对计算机手写美化的研究可以概括为四个方面：数字墨水、草图美化、书法生成、手写汉字美化。目前这四种技术都在各个领域得到了广泛的应用，但是仍存在一定的不足。一方面，数字墨水、草图美化、书法生成等技术存在美化效果较单一、不能很好体现用户特点等问题；另一方面，现有的手写汉字美化技术针对书写较差的汉字美化效果一般。
本文提出了一种基于笔画识别的手写汉字美化方法，它在用户手写输入的同时，参考楷书书法特点对手写汉字进行优化，并保留用户的个性化字体特征。本文的主要内容包括以下三个方面：(1)设计了一种基于卷积神经网络的笔画识别与笔画拐点检测模型，通过自建训练与测试集与已有算法进行对比，实验结果表明本文的笔画识别与笔画拐点检测的准确率分别为95.19%和94.23%，均高于已有算法。(2)在笔画识别与笔画拐点检测的基础上集成了拟合贝塞尔曲线、角度调整、自动生成钩、特殊画替换等四种方法对笔画结构进行调整，使手写汉字的结构更接近标准楷书书法画结构。(3)在笔画结构调整的基础上，利用笔画识别与笔画拐点检测的结果，结合楷书笔段和连接件的轮廓模型，对笔画轮廓曲线进行美化。本文通过随机问卷调查的方式与已有算法进行对比评价，结果显示本文方法与对比算法在保留用户字体风格的平均得分分别为5.437和5.687，在美观程度的平均得分分别为6.587和6.077，说明本文实现的汉字美化方法在保留用户的个性化字体特征方面略有损失，在美观程度上有明显提升。
针对实时手写汉字美化的需求，本文提出了一种基于笔画识别的手写汉字美化方法，它系统融合了笔画识别与笔画拐点检测、笔画结构以及笔画轮廓美化等方法，通过系统的测试，它的结果优于已有算法，为用户带了更好的数字化书写体验。
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