[发明专利]书写质量评价方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种书写质量评价方法，其特征在于，包括：

基于字符图像样本，对初始图像分类模型进行迭代，以及将各次迭代得到的初始图像分类模型作为候选模型；

基于各个候选模型处理字符图像样本得到的第一特征向量，从至少一个候选模型中确定目标模型，其中，所述目标模型用于处理待评价书写图像生成第二特征向量，所述第二特征向量用于生成所述待评价书写图像的书写质量信息；

其中，所述基于各个候选模型处理字符图像样本得到的第一特征向量，从至少一个候选模型中确定目标模型，包括：

针对每个候选模型，执行第一步骤，其中，所述第一步骤包括：将至少一个字符图像样本导入该候选模型，得到该候选模型输出的与各个字符图像样本对应的第一特征向量，以及根据该候选模型输出的各个第一特征向量，生成该候选模型对应的信息熵；

基于各个候选模型对应的信息熵，从所述至少一个候选模型中确定目标模型；信息熵表征第一特征向量的凌乱程度；基于信息熵选取凌乱程度较大的第一特征向量对应的候选模型作为目标模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该候选模型输出的各个第一特征向量，生成该候选模型对应的信息熵，包括：

拟合该候选模型输出的第一特征向量，生成概率分布；

根据该概率分布，确定各个第一特征向量的概率密度；

根据所确定的概率密度，确定该候选模型输出的第一特征向量的信息熵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个候选模型处理字符图像样本得到的第一特征向量，从至少一个候选模型中确定目标模型，包括：

针对每个候选模型，执行第二步骤，其中，所述第二步骤包括：将至少一个字符图像样本导入该候选模型，得到该候选模型输出的与各个字符图像样本对应的第一特征向量，以及根据该候选模型输出的各个第一特征向量，生成该候选模型对应的字符分类结果；

基于各个候选模型对应的字符分类结果，从所述至少一个候选模型中确定目标模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据该候选模型输出的各个第一特征向量，生成该候选模型对应的字符分类结果，包括：

根据该候选模型输出的第一字符类型与字符图像样本关联的第二字符类型，生成该候选模型对应的字符分类交叉熵作为字符分类结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个候选模型对应的信息熵，从所述至少一个候选模型中确定目标模型，包括：

根据各个候选模型对应的信息熵和各个候选模型对应的字符分类结果，从所述至少一个候选模型中确定目标模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述字符分类结果包括字符分类交叉熵；以及

所述根据各个候选模型对应的信息熵和各个候选模型对应的字符分类结果，从所述至少一个候选模型中确定目标模型，包括：

针对每个候选模型，执行第三步骤，其中，所述第三步骤包括：采用预先设置的权重值，对该候选模型对应的信息熵和字符分类交叉熵进行加权求和，得到该候选模型对应的加权和；

基于各个候选模型对应的加权和，从所述至少一个候选模型中确定目标模型。

7.一种书写质量评价装置，其特征在于，包括：

迭代单元，用于基于字符图像样本，对初始图像分类模型进行迭代，以及将各次迭代得到的初始图像分类模型作为候选模型；

确定单元，用于基于各个候选模型处理字符图像样本得到的第一特征向量，从至少一个候选模型中确定目标模型，其中，所述目标模型用于处理待评价书写图像生成第二特征向量，所述第二特征向量用于生成所述待评价书写图像的书写质量信息；

所述确定单元，具体用于针对每个候选模型，执行第一步骤，其中，所述第一步骤包括：将至少一个字符图像样本导入该候选模型，得到该候选模型输出的与各个字符图像样本对应的第一特征向量，以及根据该候选模型输出的各个第一特征向量，生成该候选模型对应的信息熵；基于各个候选模型对应的信息熵，从所述至少一个候选模型中确定目标模型；信息熵表征第一特征向量的凌乱程度；基于信息熵选取凌乱程度较大的第一特征向量对应的候选模型作为目标模型。