基于深度学习的软笔书法临摹评价方法技术

本发明专利技术涉及一种基于深度学习的软笔书法临摹评价方法，步骤如下：行书文字截取；图片处理，扩充数据集；通过AlexNet网络对扩充后的数据集进行训练；对单个行书文字进行评价，通过相似度和阈值的对比得到最终的评价结果。本发明专利技术通过深度学习技术将临摹的书法与原帖相似度作为评价标准，大大减少了人工评价的工作量，并且深度学习提取图像特征更加高级，使得对临摹书法的评价更加公平公正。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的软笔书法临摹评价方法
本专利技术属于计算机视觉
，涉及手写汉字行书字体的评价，尤其是一种基于深度学习的软笔书法临摹评价方法。
技术介绍
书法是我国具有几千年历史的传统艺术，是我们中华民族的特色文化代表之一，它不仅记录着我国悠久的历史文化，还是传播信息的重要方式。书法的点画结构、用笔方法和特征展现出它优美的艺术美感。临摹是提高书法水平最重要的途径，需要对着书法的范本进行反复的训练。在临摹的过程中，需要认真的观察，每个字的每个笔画都需要观察到它的精髓之处。为了达到与原帖更加接近，需要知道与原帖的差别，对临摹的字与原帖进行比较，在比较时是基于原贴与临摹习作之间的相似性来研究。现在所具有的软笔书法临摹评价体系无论是理论成果还是实践成果都是非常缺乏的，没有形成成熟的软笔书法评价系统。这就导致对软笔书法的评价出现很多问题。现在很多书法比赛的评价都是依靠评审人员进行评审，由于参赛人员和书法汉字数目很多，导致评审人员在评价的时候难免会出现评价不公平、耗时久、评价不准确等问题，使得软笔书法评价质量得不到保证。目前，已经出现的书法临摹评价方法大多采取人工设计的方式来进行特征的提取，通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的软笔书法临摹评价方法，步骤如下：(1)行书文字截取；(2)图片处理，扩充数据集；(3)通过AlexNet网络对扩充后的数据集进行训练；(4)对单个行书文字进行评价，通过相似度和阈值的对比得到最终的评价结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的软笔书法临摹评价方法，步骤如下：(1)行书文字截取；(2)图片处理，扩充数据集；(3)通过AlexNet网络对扩充后的数据集进行训练；(4)对单个行书文字进行评价，通过相似度和阈值的对比得到最终的评价结果。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的软笔书法临摹评价方法，其特征在于：步骤(1)是截取书法数据集为CSAIA-HWDB1.1数据库中500个汉字的行书字体，并且按照截取顺序命名。3.根据权利要求1所述的基于深度学习的软笔书法临摹评价方法，其特征在于：所述的图片处理包括依次进行的图片缩放步骤、图片旋转步骤、图片加噪声步骤。4.根据权利要求3所述的基于深度学习的软笔书法临摹评价方法，其特征在于：所述的图片加噪声步骤是采用加椒盐噪声的方式，对每一个汉字的数据集都加入两种密度的噪声。5.根据权利要求1所述的基于深度学习的软笔书法临摹评价方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：王以忠，房臣，王琦琦，杨国威，尹成娟，
申请(专利权)人：天津科技大学，
类型：发明
国别省市：天津,12