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文檔簡介
1、隨著數(shù)字化的書法作品的增多以及用戶新需求的不斷提出,現(xiàn)有計(jì)算機(jī)書法的相關(guān)技術(shù)已經(jīng)不能滿足數(shù)字圖書館服務(wù)的需要。數(shù)字化書法研究面臨著新的挑戰(zhàn):如何提供更快速的基于書法字視覺內(nèi)容的檢索服務(wù)?在當(dāng)前OCR技術(shù)無法對書法字進(jìn)行識(shí)別而用戶又想知道書法作品內(nèi)容的情況下,如何對書法字進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別?如何生成具有指定書法家風(fēng)格的書法字乃至?xí)ㄗ髌?
本論文主要針對上述關(guān)鍵問題就計(jì)算機(jī)書法處理相關(guān)的理論、方法和技術(shù)進(jìn)行了研究,研究基于內(nèi)容的書
2、法字快速檢索和識(shí)別方法、書法字筆畫提取和識(shí)別技術(shù)以及書法字風(fēng)格特征的量化表達(dá)技術(shù),實(shí)現(xiàn)特定風(fēng)格新書法字生成系統(tǒng)和書法牌匾生成系統(tǒng)。具體如下:
1.書法字骨架提取。針對現(xiàn)有骨架提取方法無法準(zhǔn)確提取書法字骨架的問題,結(jié)合各種圖像細(xì)化方法,提出了融合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的索引表骨架提取方法(Morphology-Fused Index Table Skeletonization,MFITS)。首先利用結(jié)構(gòu)元素對二值化的書法字圖像進(jìn)行初步細(xì)
3、化,再采用索引表細(xì)化法抽取細(xì)化后的書法字骨架。
2.基于骨架相似性的書法字檢索與識(shí)別。針對基于輪廓相似性的書法字檢索方法檢索速度較慢的問題,提出了基于骨架相似性的書法字檢索與識(shí)別方法,提取并分析了書法字骨架的形狀特征,通過形狀特征矩陣間的相似度比較進(jìn)行書法字的檢索。針對現(xiàn)有OCR方法無法對書法字進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別的問題,利用標(biāo)注書法字?jǐn)?shù)據(jù)庫和系統(tǒng)字庫,提出了一種新的書法字識(shí)別方法,通過對書法字檢索的結(jié)果中的標(biāo)注信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并賦予
4、權(quán)重來完成識(shí)別。
3.針對大數(shù)據(jù)量的書法字庫檢索速度慢的問題,提出了兩種快速的檢索方法,基于關(guān)鍵點(diǎn)相似性的剪枝方法和基于識(shí)別的二次檢索方法。提出的基于關(guān)鍵點(diǎn)相似性的剪枝方法,首先提取書法字輪廓中的少量關(guān)鍵點(diǎn),計(jì)算其關(guān)鍵點(diǎn)的相似度,從而篩選出最相似的候選書法字進(jìn)行進(jìn)一步檢索。與單獨(dú)使用基于骨架的檢索算法相比,檢索速度提高一倍。提出的基于識(shí)別的二次檢索方法,首先利用小規(guī)模數(shù)據(jù)庫進(jìn)行書法字識(shí)別,然后根據(jù)識(shí)別的候選結(jié)果從數(shù)據(jù)庫中檢
5、索出書法字,再逐個(gè)計(jì)算相似度排序輸出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法大大提高了檢索的準(zhǔn)確率。
4.在書法字筆畫的提取和識(shí)別方面,提出了一種基于輪廓拐點(diǎn)的書法字筆畫提取方法,用輪廓上的拐點(diǎn)將輪廓分為輪廓段,通過對屬于同一筆畫的輪廓段進(jìn)行歸并和配對,實(shí)現(xiàn)筆畫提取。提出了基于支持向量機(jī)與規(guī)則的書法字筆畫快速識(shí)別方法,使用支持向量機(jī)對筆畫進(jìn)行初步分類,然后對其中的特殊筆畫再進(jìn)行基于規(guī)則的判別。
5.針對書法字的風(fēng)格提取和表達(dá),
6、提出了風(fēng)格評價(jià)模型(Style Evaluation Model,SEM)。在分析書法字的整體風(fēng)格特征和局部風(fēng)格特征的基礎(chǔ)上,提取書法字的高寬比、筆畫寬度以及各偏旁部首的位置和大小等風(fēng)格特征,構(gòu)成風(fēng)格評價(jià)模型。
6.特定風(fēng)格書法字生成。提出了基于風(fēng)格評價(jià)模型的書法字生成方法。首先利用漢字的三層層次化模型,對書法字進(jìn)行分析,通過結(jié)構(gòu)的判定,選取合適的偏旁部首和筆畫,組成新的書法字,再利用風(fēng)格評價(jià)模型對新書法字進(jìn)行風(fēng)格評判和修
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