[发明专利]一种基于流形学习的汉字笔画自动提取方法

摘要

本发明提供一种基于流形学习的汉字笔画自动提取方法，属于人工智能、计算机图形学领域。该方法通过构建汉字骨架的二维流形空间并从其中寻找风格最相似的字作为参考字来指导目标字的笔画提取。本发明可以解决基于数据驱动的笔画自动提取方法中参考字与目标字风格差异太大的问题，有效提高了汉字笔画提取的准确率。

主权项

一种基于流形学习的汉字笔画自动提取方法，包括如下步骤：A目标汉字图片输入；B.构造汉字骨架流形，具体步骤包括：B1.选取不同字体的字形二值图，离线提取出每一个字中每一个笔画的骨架上的关键点；B2.离线搭建标准汉字笔画模型库，通过人工标注得到每一类笔画的骨架，以及骨架上的关键点；B3.对于B1中每一个字形的每一个笔画，找到B2中的标准笔画模型库中对应的笔画模型，将B1中的笔画骨架上的关键点与B2中的标准笔画对应的骨架上的关键点进行点集注册操作，然后根据点集注册结果得到B1中每个笔画骨架上的关键点；B4.将B1中每个笔画的骨架在相邻的关键点之间均匀采样，以保证骨架点的个数与B2中的标准笔画模型中骨架点的个数一致，从而B1中不同字体的同一个汉字字符对应字形的笔画骨架点彼此之间一一对应，并且也和B2中的标准笔画模型库的骨架点一一对应；B5.由于满足一一对应关系，对于每一个字符构造一个矩阵，首先将B1中每一个字形图片大小都归一化至500*500，然后每一个字体对应的字形笔画骨架点按笔顺放在一起作为该矩阵中的一个行向量，上述矩阵中每一行表示一种字体风格，每一列表示不同字体之间一一对应的每一个笔画骨架点；B6.将该矩阵作为训练数据进行流行学习，得到汉字骨架流形；C从汉字骨架流形中寻找与目标汉字相似的字形作为参考字；D对目标汉字和参考字进行骨架点的点集注册，提取出目标汉字每一个笔画的骨架；E通过提取目标汉字对应的轮廓，并填充轮廓得到目标汉字的笔画。