[发明专利]基于卷积神经网络的汉字书法风格识别方法和评分方法有效
| 申请号： | 202110467961.3 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN113128442B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 梁艳;麦艮廷;黄嘉琳;佘依聪;陈禧琳 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06V30/28 | 分类号： | G06V30/28;G06V30/226;G06V30/146;G06V30/148;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人： | 张金龙 |
| 地址： | 528225 广东省佛山市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的书法字体风格识别方法。本发明所述的基于卷积神经网络的书法字体风格识别方法包括：获取书法作品图像；对所述书法作品图像进行预处理，识别出每个单字图像；将所述单字图像输入书法字体风格识别模型，得到每个单字的书法字体风格识别结果；其中，所述书法字体风格识别模型为ResNet神经网络，包括第一卷积层、第一池化层、4个基于Bottleneck残差块实现的卷积层、全局平均池化层、2个全连接层和softmax层。本发明所述的基于卷积神经网络的书法字体风格识别方法具有识别准确率高、计算量少的优点。本发明还提供一种基于卷积神经网络的汉字书法评分方法，将字体风格识别、书法内容识别以及书法汉字美感评分集于一体，功能更全面。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 汉字 书法 风格 识别 方法 评分 | ||
【主权项】：
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