书画作品作为世界艺术文化中的精髓,对于研究人类的文化与历史发展具有至关重要的意义和作用。书画可以根据不同的标准划分为不同的类型,如今分类研究较多集中在复杂度、情感偏好和审美吸引力等静态特征,很少有研究利用动态特征对书画进行分类,而神经美学的最新研究发现,当一位观赏者欣赏一幅作品看到作品上的静态笔触时,会下意识地在头脑中想象运笔的动作,就像观赏者正在经历作者的创作过程,并在此过程形成一连串的运笔动作,即观赏者可以推测艺术家的创作过程并在脑海中对创作过程进行还原,本文把此现象称为“回溯”现象,并且主要针对回溯现象对不同书画进行分类研究。基于此本论文的研究重点为:1.提出一种书画分类的标准——回溯感;2.根据实验美学的研究方法,实证分析不同风格作品回溯感的差异。本论文的主要研究内容如下:（1）通过概括过往文献中关于书画回溯现象和书画分类等的相关研究,针对书画的分类问题,提出了一种新的标准:回溯感。首先选取传统东方书法、抽象表现主义、现代书法、连续笔画、传统东方水墨和其它6种类型的作品作为论文研究对象,利用复杂度测试结果选取具有合适复杂度的作品作为回溯感实验的研究图像。（2）本文借鉴以往实验美学中审美问卷中的排序题型,再加上回溯感自身的特点,设计了一种基于书画关键点排序的回溯感采集系统。该系统可以根据测试者的回溯过程记录作品上关键点的排列顺序,其中关键点的选取采取了两种不同的方式,并采用论文里面的方法一和建模为马尔科夫模型两种不同的计算方法对采集到的排列数据进行量化,以衡量不同类型作品的回溯感大小。（3）为了改进排序系统受关键点影响较大的特点,参考书法传统理论,设计出了一种基于书画临摹的回溯感采集系统。再将采集到的数据建模为马尔可夫链,通过4*4、8*8、8*10和16*16四种AOI（感兴趣区域）划分方式和利用访问频次直接估算、利用特征分解直接估算和利用Sliding Window Lempel-Ziv估算三种计算方法对马尔可夫模型的随机性即熵率进行度量,以比较不同类型书画的回溯感。通过实证研究比较两种回溯感采集系统,通过对不同类型作品回溯感进行量化比较,得到如下结果:两种回溯感采集方式得到的结果很相近,传统东方书法与日本现代书法回溯感比较高,传统东方水墨画回溯感比较低,剩下三种类型作品回溯感属于中等类型,其中抽象表现主义作品的大于其它这一类型。两种回溯感采集方式各有利弊,关键点排序系统可以更高效的获取测试者的数据,但其准确性依赖于作品上的关键点;而临摹系统可以获得更为准确的数据结果,但需要更多时间。总之,回溯感可以被量化为具体数值进行实证研究,而且可以作为书画分类的新标准。