基于生成对抗网络的练字系统技术方案

本发明专利技术提供了基于生成对抗网络的练字系统，其通过采集用户在目标练字板上的练字过程相关信息，并根据该练字过程相关信息生成用户在目标练字板上的练字痕迹信息和对该练字痕迹信息进行规范化预处理，再根据生成对抗网络模型来对该练字痕迹信息进行处理来确定用户当前练字形成的字体是否为合格字体，最后对被确定为不合格的字体进行综合评价，以此确定不合格的字体的不合格区域点信息，这样能够针对不同用户的实际练字过程进行精确的分析处理，以确定不同用户对应的字体不合格区域点信息，再进行适应性的高亮显示和修正处理，从而提高对用户进行练字培训的有效性和精确性。

【技术实现步骤摘要】
基于生成对抗网络的练字系统
本专利技术涉及智能化写字训练的
，特别涉及基于生成对抗网络的练字系统。
技术介绍
目前，字体练字主要是通过临摹字帖来实现的，但是这种方式比较机械化，其主要依靠用户的临摹能力来改善字体撰写能力，并不能根据不同用户自身的练字实际情况来进行针对性分析和做出相应的改进修正措施，这严重地影响对用户练字培训的有效性和可靠性。可见，现有技术急需能够针对不同用户的实际练字过程进行有针对性的和准确的评判和修正的练字系统。
技术实现思路
针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供基于生成对抗网络的练字系统，其包括练字过程采集模块、练字痕迹生成模块、练字痕迹信息预处理模块、练字字体合格性确定模块和练字字体综合评价模块；其中，该练字过程采集模块用于采集用户在目标练字板上的练字过程相关信息；该练字痕迹生成模块用于根据该练字过程相关信息，生成用户在该目标练字板上的练字痕迹信息；该练字痕迹信息预处理模块用于对所述练字痕迹信息进行规范化预处理；该练字字体合格性确定模块用于根据生成对抗网络模型来对经过所述规范化预处理的练字痕迹信息进行处理，以此确定用户在该目标练字板的当前练字形成的字体是否合格；该练字字体综合评价模块用于对被确定为不合格的字体进行综合评价，以此确定该不合格的字体的不合格区域点信息；可见，该基于生成对抗网络的练字系统通过采集用户在目标练字板上的练字过程相关信息，并根据该练字过程相关信息生成用户在目标练字板上的练字痕迹信息和对该练字痕迹信息进行规范化预处理，再根据生成对抗网络模型来对该练字痕迹信息进行处理来确定用户当前练字形成的字体是否为合格字体，最后对被确定为不合格的字体进行综合评价，以此确定不合格的字体的不合格区域点信息，这样能够针对不同用户的实际练字过程进行精确的分析处理，以确定不同用户对应的字体不合格区域点信息，再进行适应性的高亮显示和修正处理，从而提高对用户进行练字培训的有效性和精确性。本专利技术提供基于生成对抗网络的练字系统，其特征在于，其包括练字过程采集模块、练字痕迹生成模块、练字痕迹信息预处理模块、练字字体合格性确定模块和练字字体综合评价模块；其中，所述练字过程采集模块用于采集用户在目标练字板上的练字过程相关信息；所述练字痕迹生成模块用于根据所述练字过程相关信息，生成用户在所述目标练字板上的练字痕迹信息；所述练字痕迹信息预处理模块用于对所述练字痕迹信息进行规范化预处理；所述练字字体合格性确定模块用于根据生成对抗网络模型来对经过所述规范化预处理的练字痕迹信息进行处理，以此确定用户在所述目标练字板的当前练字形成的字体是否合格；所述练字字体综合评价模块用于对被确定为不合格的字体进行综合评价，以此确定所述不合格的字体的不合格区域点信息；进一步，所述练字过程采集模块为练字过程拍摄模块；所述练字过程拍摄模块用于拍摄形成所述用户在所述目标练字板上的练字过程影像；所述练字痕迹生成模块包括练字影像纹理提取子模块和练字痕迹信息形成子模块；其中，所述练字影像纹理提取子模块用于提取所述练字过程影像中的练字影像纹理特征信息；所述练字痕迹信息形成子模块用于对所述练字影像纹理特征信息进行分析处理，从而形成所述练字痕迹信息；进一步，所述练字过程采集模块为练字过程压力感应模块；所述练字过程压力感应模块用于检测所述用户在所述目标练字板进行练字过程中对应的练字压力信息；所述练字痕迹生成模块包括练字压力方向获取子模块和练字痕迹信息形成子模块；所述练字压力方向获取子模块用于根据所述练字压力信息，确定所述练字压力在所述目标练字板上的压力延伸方向信息；所述练字痕迹信息形成子模块用于对所述压力延伸方向信息进行分析处理，从而形成所述练字痕迹信息；进一步，所述练字痕迹信息预处理模块包括练字痕迹信息降噪子模块和练字痕迹信息平滑化子模块；其中，所述练字痕迹信息降噪子模块用于对所述练字痕迹信息进行卡尔曼滤波处理，从而剔除所述练字痕迹信息的噪声成分；所述练字痕迹信息平滑化子模块用于对所述练字痕迹信息中的离散练字轨迹位置点信息进行线性插值处理，从而提高所述练字痕迹信息的平滑连贯性；进一步，所述练字字体合格性确定模块包括练字字体-标准字体匹配值计算子模块和生成对抗网络模型分析处理子模块；其中，所述练字字体-标准字体匹配值计算子模块用于根据下面公式(1)对所述练字痕迹信息进行计算，以此确定所述用户当前练字形成的练字字体与预设标准字体之间的匹配值P在上述公式(1)中，n表示所述目标练字板上的练字空间的位置坐标点的总个数，yi1表示所述练字字体在所述目标练字板上的练字空间中的第i个位置坐标点对应的练字笔画轨迹特征值，所述练字笔画轨迹特征值为练字笔画轨迹影像轮廓特征值或者练字笔画轨迹压力特征值，yi2表示所述标准字体在所述目标练字板上的练字空间中的第i个位置坐标点的字体笔画轨迹特征值，所述字体笔画轨迹特征值为字体笔画轨迹影像轮廓特征值或者字体笔画轨迹压力特征值，βy表示基于字体笔画的权重因子值，vi1表示所述练字字体在所述目标练字板上的练字空间中的第i个位置坐标点的书写速度值，vi2表示所述标准字体在所述目标练字板上的练字空间中的第i个位置坐标点的书写速度值，βv表示基于速度指标的权重因子值，wi1表示对所述练字字体在所述目标练字板上的练字空间中的第i个位置坐标点的读取速率，wi2表示对所述标准字体在所述目标练字板上的练字空间中的第i个位置坐标点的标准读取速率，所述标准读取速率可以是人为预先设置的数值，βw表示基于转速指标的权重因子值，fi1表示所述标准字体在所述目标练字板上的练字空间中的第i个位置坐标点的方向值，fi2表示所述标准字体在所述目标练字板上的练字空间中的第i个位置坐标点的方向值，βf表示基于方向指标的权重因子值，并且βy+βv+βw+βf＝1；所述生成对抗网络模型分析处理子模块用于根据生成对抗网络模型将所述匹配值P与预设匹配阈值进行比较，若所述匹配值P小于或者等于所述预设匹配阈值，则确定当前练字形成的字体为合格字体，若所述匹配值P大于所述预设匹配阈值，则确定当前练字形成的字体为不合格字体；进一步，所述练字字体综合评价模块包括字体不合格区域集合确定子模块、字体不合格区域综合评估值计算子模块和字体待修正区域点确定子模块；其中，所述字体不合格区域集合确定子模块用于从被确定为不合格的字体中提取所有不合格区域的字体点，以此构成字体不合格区域集合；所述字体不合格区域综合评估值计算子模块用于根据下面公式(2)和(3)计算所有不合格区域的字体点的综合评估值Z在上述公式(2)和(3)中，m表示所有不合格区域的字体点的总数量，表示第j个不合格区域的字体点的点面积信息，δj表示第j个不合格区域的字体点对应于所述标准字体的信息占比因子、并且δj的取值范围为[0.1，0.8]，max{}表示取最大值运算，Rj表示第j个不合格区域的字体点的个数，qr表示第j本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于生成对抗网络的练字系统，其特征在于，其包括练字过程采集模块、练字痕迹生成模块、练字痕迹信息预处理模块、练字字体合格性确定模块和练字字体综合评价模块；其中，/n所述练字过程采集模块用于采集用户在目标练字板上的练字过程相关信息；/n所述练字痕迹生成模块用于根据所述练字过程相关信息，生成用户在所述目标练字板上的练字痕迹信息；/n所述练字痕迹信息预处理模块用于对所述练字痕迹信息进行规范化预处理；/n所述练字字体合格性确定模块用于根据生成对抗网络模型来对经过所述规范化预处理的练字痕迹信息进行处理，以此确定用户在所述目标练字板的当前练字形成的字体是否合格；/n所述练字字体综合评价模块用于对被确定为不合格的字体进行综合评价，以此确定所述不合格的字体的不合格区域点信息。/n

【技术特征摘要】
1.基于生成对抗网络的练字系统，其特征在于，其包括练字过程采集模块、练字痕迹生成模块、练字痕迹信息预处理模块、练字字体合格性确定模块和练字字体综合评价模块；其中，
所述练字过程采集模块用于采集用户在目标练字板上的练字过程相关信息；
所述练字痕迹生成模块用于根据所述练字过程相关信息，生成用户在所述目标练字板上的练字痕迹信息；
所述练字痕迹信息预处理模块用于对所述练字痕迹信息进行规范化预处理；
所述练字字体合格性确定模块用于根据生成对抗网络模型来对经过所述规范化预处理的练字痕迹信息进行处理，以此确定用户在所述目标练字板的当前练字形成的字体是否合格；
所述练字字体综合评价模块用于对被确定为不合格的字体进行综合评价，以此确定所述不合格的字体的不合格区域点信息。


2.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的练字系统，其特征在于：
所述练字过程采集模块为练字过程拍摄模块；
所述练字过程拍摄模块用于拍摄形成所述用户在所述目标练字板上的练字过程影像；
所述练字痕迹生成模块包括练字影像纹理提取子模块和练字痕迹信息形成子模块；其中，
所述练字影像纹理提取子模块用于提取所述练字过程影像中的练字影像纹理特征信息；
所述练字痕迹信息形成子模块用于对所述练字影像纹理特征信息进行分析处理，从而形成所述练字痕迹信息。


3.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的练字系统，其特征在于：
所述练字过程采集模块为练字过程压力感应模块；
所述练字过程压力感应模块用于检测所述用户在所述目标练字板进行练字过程中对应的练字压力信息；
所述练字痕迹生成模块包括练字压力方向获取子模块和练字痕迹信息形成子模块；
所述练字压力方向获取子模块用于根据所述练字压力信息，确定所述练字压力在所述目标练字板上的压力延伸方向信息；
所述练字痕迹信息形成子模块用于对所述压力延伸方向信息进行分析处理，从而形成所述练字痕迹信息。


4.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的练字系统，其特征在于：
所述练字痕迹信息预处理模块包括练字痕迹信息降噪子模块和练字痕迹信息平滑化子模块；其中，
所述练字痕迹信息降噪子模块用于对所述练字痕迹信息进行卡尔曼滤波处理，从而剔除所述练字痕迹信息的噪声成分；
所述练字痕迹信息平滑化子模块用于对所述练字痕迹信息中的离散练字轨迹位置点信息进行线性插值处理，从而提高所述练字痕迹信息的平滑连贯性。


5.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的练字系统，其特征在于：
所述练字字体合格性确定模块包括练字字体-标准字体匹配值计算子模块和生成对抗网络模型分析处理子模块；其中，
所述练字字体-标准字体匹配值计算子模块用于根据下面公式(1)对所述练字痕迹信息进行计算，以此确定所述用户当前练字形成的练字字体与预设标准字体之间的匹配值P



在上述公式(1)中，n表示所述目标练字板上的练字空间的位置坐标点的总个数，yi1表示所述练字字体在所述目标练字板上的练字空间中的第i个位置坐标点对应的练字笔画轨迹特征值，所述练字笔画轨迹特征值为练字笔画轨迹影像轮廓特征值或者练字笔画轨迹压力特征值，yi2表示所述标准...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔炜，
申请(专利权)人：上海松鼠课堂人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31