書法字書體風(fēng)格識別技術(shù).pdf_第1頁
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1、ADissertationSubmittedtoZhejiangUniversityfortheDegreeofMasterofEngineering1—1一⑧Author:RecognitionTechnologySubject:CollegeSubmittedDate:3/2014浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要中國書法是中國傳統(tǒng)文化的重要組成部分。隨著數(shù)字化技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的書法作品被數(shù)字化并保存到了數(shù)字圖書館中。用戶在瀏覽欣

2、賞數(shù)字化的書法作品的過程中,往往希望能夠欣賞同一種書體的書法作品,然而目前計算機(jī)自動識別書法字書體的技術(shù)還不太成熟,只能通過人工來分類,效率較低。另外,一些書法入門者有可能對正在欣賞的書法作品所屬書體并不明確,這就需要一種計算機(jī)視覺的方法幫助他們來識別書法字書體。針對上述問題,本文提出了建立在書法字圖像全局特征基礎(chǔ)上的基于SSC(相似性敏感編碼)的算法和建立在書法字圖像局部特征基礎(chǔ)上的基于SIFTKNN的特征過濾書法字書體識別算法。基于

3、SSC的書法字書體識別算法采用GIST特征描述子表達(dá)書體特征,使用相似性敏感編碼算法SSC將GIST特征向量轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制向量,從而使得書體分類問題轉(zhuǎn)換為基于海明碼距離的二進(jìn)制向量相似性匹配?;赟1FTKNN的特征過濾書法字書體識別算法采用SIFT特征描述子表達(dá)書體特征,通過特征過濾的方法剔除掉不具備明顯書體特征的SIFT特征點,從而建立一個SIFT書體特征庫,用于書體識別。實驗表明,兩種算法各有優(yōu)劣,前者魯棒性較強(qiáng),對于噪音較多且不規(guī)

4、則的古代書法作品風(fēng)格識別有著較好的效果,且識別速度較快;后者對形狀規(guī)則統(tǒng)一的印刷體字符識別效果更佳。進(jìn)一步,本文利用SSC算法能將特征向量編碼為二進(jìn)制向量,使得匹配速度快,存儲空間要求小的特點,實現(xiàn)了Android平臺下的漢字實時識別。從特征提取、相似性匹配和軟件系統(tǒng)架構(gòu)三個層面出發(fā),設(shè)計和實現(xiàn)了Android平臺下GIST特征提取、SSC特征碼壓縮以及基于JNI實現(xiàn)核心算法的軟件系統(tǒng)架構(gòu),識別中文簡體和繁體印刷體字符。關(guān)鍵字:書法字書

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