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龙图腾网恭喜延边大学申请的专利智能书法评价方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118942102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410918628.3，技术领域涉及：G06V30/244；该发明授权智能书法评价方法及系统是由朱科锦;郑睿韬;谢金峰;李超越;崔俊河设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能书法评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像评价技术领域，具体提供一种智能书法评价方法及系统，包括：分别对预处理后的待评价字体图像和标准字体图像进行特征点提取和匹配得到多个匹配点对；对多个匹配点对进行筛选，得到多个目标匹配点对对应的第一参考点组和第二参考点组；将第一参考点组和第二参考点组分别输入图同构网络进行图像特征向量提取，得到第一图像特征向量和第二图像特征向量；基于第一图像特征向量和第二图像特征向量之间的余弦相似度得到评价分数。本申请以字体图像内部的参考点为基础通过建立字体内部参考点之间的几何关系，进而使用图神经网络模拟人类评价临摹字体的内部结构而给出相似度分数，使得评价分数能够更精准地体现字体内部各要素的拓扑关系。

本发明授权智能书法评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能书法评价方法，其特征在于，包括：使用尺度不变特征变换算法分别对预处理后的待评价字体图像和标准字体图像进行特征点提取，并在所述预处理后的待评价字体图像和标准字体图像之间进行特征点匹配，得到多个匹配点对；基于所述匹配点对的位置关系对所述多个匹配点对进行筛选，得到多个目标匹配点对对应的第一参考点组和第二参考点组；其中，所述第一参考点组位于所述待评价字体图像中，所述第二参考点组位于所述标准字体图像中；基于所述第一参考点组构建第一图数据对象，基于所述第二参考点组构建第二图数据对象，并将所述第一图数据对象和所述第二图数据对象分别输入预先训练好的图同构网络进行图像特征向量提取，得到所述待评价字体图像对应的第一图像特征向量和所述标准字体图像对应的第二图像特征向量；基于所述第一图像特征向量和所述第二图像特征向量之间的余弦相似度，确定对所述待评价字体图像的第一评价分数；其中，所述基于所述匹配点对的位置关系对所述多个匹配点对进行筛选，得到多个目标匹配点对对应的第一参考点组和第二参考点组，包括：计算每一所述匹配点对对应的匹配线段的长度和斜率；基于每一所述匹配线段的长度和斜率确定所述长度和斜率的二维直方图，以得到每一所述匹配点对对应的匹配线段的长度和斜率在二维空间中的频率分布；在所述二维直方图中确定频率峰值，并使用欧式距离计算每一所述匹配点对到所述频率峰值之间的距离值；对每一所述距离值进行排序，得到排序后的匹配点序列；并基于预设阈值对所述匹配点序列进行筛选，得到目标匹配点对组，并将所述目标匹配点对组中的多个目标匹配点对在所述待评价字体图像中对应的多个特征点坐标确定为第一参考点组，将所述目标匹配点对组中的多个所述目标匹配点对在所述标准字体图像中对应的多个特征点坐标确定为第二参考点组。

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