一种基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法，属于图像处理领域，包括如下步骤：1、书写原贴数据集的建立；2、图像预处理；2、卷积神经网络训练；3、评分验证；4、自学习调整。本发明专利技术的基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法，首先建立书写规范性判定的数据集，然后通过深度学习方法结合对汉字形态特征的提取来对汉字书写规范性进行判别，对书写汉字进行评分，从而实现通过计算机辅助评估的书法教学来节省书法教师在作业批改上的工作量，而将工作重点放在纠正与指导错误的书写方式上，这有助于提高我国青少年的汉字书写规范性。

A Method for Determining the Normality of Chinese Character Writing Based on Convolutional Neural Network

The invention discloses a method for judging the normality of Chinese character writing based on convolution neural network algorithm, which belongs to the field of image processing, including the following steps: 1. establishment of original data set for writing; 2. image preprocessing; 2. convolution neural network training; 3. score verification; 4. self-learning adjustment. The method for judging the normality of Chinese character writing based on convolutional neural network algorithm of the present invention firstly establishes the data set for judging the normality of Chinese character writing, and then judges the normality of Chinese character writing by combining the deep learning method with the extraction of the morphological features of Chinese characters, scoring the written Chinese character, thus realizing the computer-aided evaluation of calligraphy teaching to save the calligraphy teachers'work. The workload of industry correction and the focus of work on correcting and guiding the wrong writing methods will help to improve the standardization of Chinese character writing for Chinese adolescents.

【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法
本专利技术属于图像处理领域，涉及一种汉字书写规范性判定方法，具体涉及一种基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法。
技术介绍
在我国，汉字书写是一项至关重要的技能，是教育、交流、就业和日常生活中最基本的技能之一。而目前，在小学阶段，通常只侧重汉字“怎么写”的教育，而相对忽略汉字“怎么写好”的教育，这主要是因为我国学生数量多而书法教师数量少造成的。同时由人来评价，这种方法一方面带有很大的主观性，同样的书写汉字，不同的人可能给出差别较大的评判；另一方面，这一枯燥重复性的工作容易使人疲劳，同样的汉字由同样的人在不同的时间段进行评判，都有可能给出不同的评判结果。因此汉字书写教学软件已经成为必要的工具，汉字书写及规范性评价是其中一项重要功能。1、汉字书写评价方法的研究现状通常来说，中国传统书法中要求汉字的线条美和空间美。线条美描述的是汉字笔画的线质与节奏，即“横平竖直、笔划平行”；空间美则关注汉字的结字造型，即“结构匀称、分布均匀、中心平衡”。早期的自动汉字评价方法即基于这样的规则。单独研究使用计算机进行汉字书写评价的研究较少，Chin-C本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、书写原贴数据集的建立，①不同类别字体书写原贴的创立，其中书写原贴创立人数量大于三人，书法字体类别数量大于三种，②根据文字在书写网格中的位置标注信息将文字按书写网格拆分，③根据拆分结果书写原贴获得评分，扫描机扫描书写原贴，书写原贴存储器存储获得的书写原贴图像，并保存成文件标签数据对；步骤二、图像预处理，①将步骤一中书写原贴图像中的文字部分灰度化，设为通道Ⅰ，②将步骤一中书写原贴图像中的网格部分二值化，设为通道Ⅱ，③将步骤一中书写原贴图像经过Gabor特征化，获得的特征化书写原贴图像设为通道Ⅲ；④将步骤一中书写...

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、书写原贴数据集的建立，①不同类别字体书写原贴的创立，其中书写原贴创立人数量大于三人，书法字体类别数量大于三种，②根据文字在书写网格中的位置标注信息将文字按书写网格拆分，③根据拆分结果书写原贴获得评分，扫描机扫描书写原贴，书写原贴存储器存储获得的书写原贴图像，并保存成文件标签数据对；步骤二、图像预处理，①将步骤一中书写原贴图像中的文字部分灰度化，设为通道Ⅰ，②将步骤一中书写原贴图像中的网格部分二值化，设为通道Ⅱ，③将步骤一中书写原贴图像经过Gabor特征化，获得的特征化书写原贴图像设为通道Ⅲ；④将步骤一中书写原贴图像经过方向梯度直方图HOG特征化，将获得的特征化书写原贴图像设为通道Ⅳ；④将步骤一中书写原贴图像的红、绿、蓝三个通道分别设为通道Ⅴ、通道Ⅵ、通道Ⅶ，⑤将上述7个通道叠加作为待处理图像传入卷积...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨勇，刘瀚骏，徐福祥，刘俊杰，赵巍，肖巍，谷欣超，曲福恒，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22