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申请/专利权人：延边大学
摘要：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。
主权项：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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 延边大学 智能书法评价方法及系统
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