[发明专利]一种硬笔书法作品评判方法

权利要求书

1.一种硬笔书法作品评判方法，其特征在于，包括：

S1、以评判标准为依据获取硬笔汉字图像，并基于硬笔汉字图像建立评判数据集；

步骤S1包括：

S11、获取书写者按照标准字帖进行书写后得到的整个字帖图像；

S12、将整个字帖图像分割为单个汉字图像；

S13、对单个汉字图像进行预处理得到处理后图像，其中预处理包括去噪、二值化和图像分辨率大小调整；

S14、以评判标准为依据对处理后图像进行评分标注，标注后的数据组成评判数据集；

S2、针对评判数据集中的汉字基于特征点集进行特征选取得到多个特征，其中特征点集为构成各汉字的全部特征点组成的集合；

S3、基于主动形状模型对多个特征的特征点进行自动标注，得到标注特征；

步骤S3包括：

S31、按照预设标准针对汉字的形体特征选择特征点；

S32、选取预设数量的单个汉字图像，按照特征点的位置进行特征点的标注；

S33、通过仿射变换的方式将预设数量的单个汉字图像分别与平均形状进行形状对齐；

S34、针对对齐后的形状进行主成分分析，得到初步形状模型；

S35、对初步形状模型的特征点向目标图像进行调整，得到特征点的局部灰度模型；

S36、基于初步形状模型和特征点的局部灰度模型对处理后图像进行手写形状搜索，得到标注特征；

步骤S36包括：

将处理后图像作为测试集，将初步形状模型覆盖在处理后图像上，将特征点的坐标记为向量

根据初步形状模型和特征点的局部灰度模型对处理后图像进行手写字形状搜索，确定处理后图像的各特征点的最佳匹配位置；

将处理后图像的所有特征点调整到最佳匹配位置，将特征点的新坐标即为新形状向量

将向量进行仿射变换，使其与新形状向量达到最为接近的要求，得到更新的向量以更新的向量重复进行手写字形状搜索，直到达到搜索停止的条件，对最后的向量的特征点的位置进行标注，得到标注特征；

S4、将评判数据集中的标准字与待评价字的按照标注特征进行比对和计算，得到多个特征相似度；

S5、根据多个特征、标注的特征点和特征匹配算法建立汉字特征库；

S6、基于汉字特征库中汉字对应的评分标注和特征相似度建立汉字自动评判模型。

2.如权利要求1所述的硬笔书法作品评判方法，其特征在于，步骤S1之前还包括：

S0、构建评判标准，所述评判标准包括评价内容和评价内容的文字描述；

步骤S0包括：

S01、按照汉字的形体结构将评价内容划分为整体、部件和笔画三个评价层次；

S02、在每一评价层次中分别包括多个评价要素，整体评价层次中的评价要素至少包括笔画长短比例、笔画倾斜度、笔画类型、笔画间距关系、同类笔画平行关系；部件评价层次中的评价要素至少包括部件形态、部件疏密距离和部件比例；笔画评价层次中的评价要素至少包括整字形态、整字位置和整字大小；

S03、针对评价内容的文字描述按照每一评价层次的评价要素对应具体的评价要素详解；

S04、将评价层次、评价要素和评价要素详解均从自然语言转换为计算机语言，得到具有量化评价指标的评判标准。

3.如权利要求2所述的硬笔书法作品评判方法，其特征在于，步骤S2中的多个特征包括：整体评价层次和部件评价层次的特征均包括距离、方向、质心和外接矩形；笔画评价层次的特征包括笔画长度、笔画倾斜度、笔画间距和笔画曲率。