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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于深度学习的书法临帖效果评价方法，该方法采用深度学习框架提取汉字的物理中心、凸包中心和卷积特征，并结合相似度度量方法来评估待测临帖作品。本发明使用了已经预训练的MobileNetv2网络，模仿人类视觉系统提取书法图像的深层次特征，为了增强模型性能，引入了基于规范化的注意力模块NAM，以提升对关键特征的识别能力。通过加权融合汉字的物理中心、凸包中心特征以及卷积特征向量的相似度，算法能够精确评价临摹作品的美感。实验结果表明，该算法的评级结果与专家评分具有高度一致性，为书法美学评价的自动化和客观化提供了新的视角。
主权项：1.基于深度学习的书法临帖效果评价方法，其特征在于，具体操作步骤如下：步骤1，采集颜系书法作品数据集，构建碑帖汉字检测网络，利用所述碑帖汉字检测网络将书法作品中的文字区域检测出来，并将所检测出来的文本区域进行切割，切割后的单一字体集作为模板库；步骤2，使用TMD数据集预训练MobileNetv2网络模型，所述MobileNetv2网络模型结合了规范化的注意力模块NAM；训练好的网络模型作为书法汉字特征提取器；采用步骤1的方法将待测临帖作品中字体区域切割，使用所述书法汉字特征提取器依次提取临帖作品和模板库图像中的汉字物理中心特征图、凸包中心特征图以及卷积特征图；步骤3，基于步骤2提取的每一种特征图分别计算模板库字形图像与待测汉字图像中相同汉字不同类别汉字的相似度值，并对汉字的各相似度值加权融合，根据所得分数为汉字美感评分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于深度学习的书法临帖效果评价方法
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