【摘要】 本发明提供一种手写汉字美化方法，在保留书写者书写风格基础上，对其手写汉字进行美化的手写轨迹处理方法。本方法针对普通输入设备(如鼠标、没有压力级别感应的触摸屏等)捕捉到的输入轨迹，对其进行基于速度的书法笔画模拟、笔画匹配以及模版融合，达到美化书写轨迹的目的。本发明提供了一种个性化的手写轨迹处理方式，使得即使没有专门练习过书法的人也能够创造出具有个人风格的美观的手写体书法汉字。 【专利类型】发明授权 【申请人】华南理工大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】510640 广东省广州市天河区五山路381号 【申请人地区】中国 【申请人城市】广州市 【申请人区县】天河区 【申请号】CN200810028916.2 【申请日】2008-06-20 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101308578B 【公开公告日】2010-09-01 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101308578B 【授权公告日】2010-09-01 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】G06T11/80 【发明人】金连文; 朱星华 【主权项内容】一种手写汉字美化方法，通过电子设备对用户手写汉字进行识别及美化，其特征在于包括如下步骤：(1)、基于速度的书法笔画模拟，在识别时根据手写汉字的速度快慢确定汉字笔画宽度变小或变大；(2)、载入书法汉字模板，在用户手写汉字的同时，识别用户输入的汉字，并从模板库中自动调用与该汉字相应的汉字模板，包括标准汉字模板和用户选定风格的书法汉字模板；(3)、手写汉字模型构建，将用户手写的汉字与标准汉字模板比较，确定手写的汉字是否出现连笔和/或拆笔，并建立三段式笔画模型来界定手写汉字的连笔头部、主体和尾部，以及界定拆笔的头部、主体和尾部；所述手写汉字模型构建包括笔画匹配和三段式笔画模型生成两大过程；其中笔画匹配以拆分和验证相结合，对用户手写汉字出现连笔的情况进行识别验证，使该汉字与标准汉字模板匹配；笔画匹配首先找出用户输入汉字轨迹中的所有拐点，按其曲度值由大到小排列，作为候选切分点，假设未被跟踪过的具有最大曲度值的拐点为相邻两个笔画的连接点，即笔画切分点，接下来使用验证单元来检验这些假设的可信度，如果验证成功，当前的笔画切分方案就被输出为笔画匹配方案，否则将被拒绝，并尝试下一最大曲度值拐点，直到找到一个可信的笔画匹配方案或所有拐点被跟踪完毕，没有找到合理的笔画分割；使用矢量距离计量中的动态时间规整DTW方法作为验证单元，使用动态时间规整DTW来度量用户输入的笔画与模版笔画的特征向量间的距离，从而反映 两者间的相似程度，如果用户输入笔画与模版笔画特征向量的距离在一个预定义的阈值范围内，说明两者之间相似度较高，验证单元输出肯定结果，认为用户输入笔画与模版是正确匹配的，否则将否定这一笔画匹配，并返回验证失败的信号；三段式笔画模型生成把一个笔画表示为三个相连的部分：头部、主体和尾部，其中笔画的头部是这一笔画与前一笔画相连的部分，而尾部是这一笔画与下一笔画相连的部分，主体是除了头部、尾部以外的笔画结构本体，当笔画匹配后一个笔画被拆分为两笔且验证正确时，拆分出来的两个笔画就被标记为一对“连笔”笔画，在这些笔画上建立三段式笔画模型，具体界定其头部、主体和尾部的范围；所述拆笔为将一个笔画拆为两笔而成；(4)、模板融合，把书法汉字模板与用户手写汉字相融合，从而使用户手写汉字具有该书法汉字模板的书法风格，产生美化结果。 【当前权利人】华南理工大学 【当前专利权人地址】广东省广州市天河区五山路381号 【统一社会信用代码】12100000455414429R 【被引证次数】6 【被自引次数】6.0 【家族被引证次数】49
