漢字動態(tài)生成的結(jié)構(gòu)與風(fēng)格模型
【圖文】:
栗青生等漢字動態(tài)生成的結(jié)構(gòu)與風(fēng)格模型221圖1漢字結(jié)構(gòu)和風(fēng)格的分解Fig.1DecompositionofChinesecharactersstructureandstyle生成不同的黑變體,隸書體可以生成隸變體),并且在生成變體的質(zhì)量和數(shù)量上還需要很大的改進。2.2基于描述漢字的動態(tài)生成方法編碼是復(fù)雜對象的簡單表示,其主要目的是信息交換,缺乏對漢字字形的特征空間描述,因此編碼漢字系統(tǒng)不適合漢字字形的動態(tài)組合和生成。為了解決這一問題,一些學(xué)者通過定義漢字的結(jié)構(gòu)和生成規(guī)則,動態(tài)地生成漢字。為了與編碼漢字的生成方法相區(qū)別,本文將此方法歸結(jié)為基于描述漢字的動態(tài)生成方法。目前,主要的動態(tài)漢字生成方法有以下幾種。1)基于漢字部件和筆畫描述的動態(tài)組字方法。此方法針對表示信息的漢字數(shù)量巨大,漢字的機器組字、組詞效率較低等問題,使用特殊標簽表示漢字的不同部件和筆畫,代表性的有香港浸會大學(xué)Candy等[7]提出的HanGlyph,以及美國加州大學(xué)伯克利分校Cook[8]提出的基于筆畫和漢字部件的字形描述語言CDL(characterdescriptionlanguage)等。HanGlyph和CDL兼顧部件和筆畫描述方法的組合,將漢字分為控制點、骨架和輪廓3個層次結(jié)構(gòu),將部件描述進一步細化成筆畫描述。在CDL的基礎(chǔ)上,Peebles[9]提出一種將字形和結(jié)構(gòu)融合,進行綜合描述的方法——SCML(structuralcharactermodelinglanguage)。以組字為目的的漢字部件和筆畫的描述,絕大部分使用數(shù)字標簽對漢字的結(jié)構(gòu)進行標記,其目的是實現(xiàn)漢字智能輸入和文檔的智能識別,特點是在漢字整體結(jié)構(gòu)描述的基礎(chǔ)上,加入漢字筆畫結(jié)構(gòu)的描述,在筆畫分解、識別和計算上優(yōu)于用整字為單位的字詞描述方案。2)以罕用字的表示為目的的漢字字形的筆段描述。筆段描述是將漢字部件描述繼續(xù)細化的描述方法,筆段是筆畫的?
北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)第53卷第2期2017年3月222圖2漢字字形結(jié)構(gòu)的抽象Fig.2Chinesecharacterstructureabstract圖3筆畫抽象過程Fig.3Processofstrokesabstract圖4手寫漢字筆畫抽象Fig.4HandwrittenChinesecharactersstrokeabstract的字形服務(wù),將不同字形抽象為相同或相似的結(jié)構(gòu),實現(xiàn)漢字結(jié)構(gòu)和風(fēng)格分離。如圖2所示,3個不同字體的“江”字抽象為相同的結(jié)構(gòu)。2)漢字筆畫的抽象。漢字筆畫的抽象是將一個完整的筆畫抽象為一個或多個二元組的過程。以點筆畫為例,抽象過程包括提取輪廓、確定輪廓特征點、特征點矢量化轉(zhuǎn)換和筆畫矢量提取等幾個步驟,如圖3所示。3)書寫漢字的抽象。書寫漢字是個性化漢字的最基本表現(xiàn)形式,在線書寫漢字的抽象不僅要抽象漢字的書寫特征,還要給出書寫速度、運筆方向和方式等特征的抽象描述。因此,手寫漢字的筆畫可以抽象為落筆點、收筆點及行筆過程中特征點的集合{s,i1,i2,…,in,e},分析特征點的集合就可以抽象出若干筆元。圖4為在撇筆畫的特征點集合中,抽象出3個筆元的示意圖。3.2漢字的風(fēng)格漢字的風(fēng)格是漢字書寫和形成過程中表現(xiàn)出來的個體特色和特征的概括,結(jié)構(gòu)相同的漢字可以有不同的風(fēng)格。漢字風(fēng)格主要通過筆畫的風(fēng)格以及偏旁、部首的風(fēng)格來體現(xiàn)。1)漢字筆畫和部件的風(fēng)格。同一字體的標準字形或同一類型的筆畫和部件在不同的漢字中可以有不同的風(fēng)格表現(xiàn),即使是標準的印刷字體,這一現(xiàn)象也很普遍。如圖5所示,同屬于一種筆畫的“斜鉤”和同一部件“曰”在不同漢字或不同偏旁部首中都存在細微的變化。2)漢字的風(fēng)格。不同筆畫和部件的組合構(gòu)成不同的漢字風(fēng)格。漢字的風(fēng)格表示十分豐富,目前印刷漢字字體的不同主要是通過風(fēng)格來體現(xiàn)。圖6為微軟美黑、琥珀、仿宋和楷書4種字體?
【作者單位】: 浙江傳媒學(xué)院電子信息學(xué)院;北京大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)研究所;武漢理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(60973051) 河南省自然科學(xué)基金(162300410005) 河南省科技基礎(chǔ)前沿研究項目(152300410089)資助
【分類號】:TP391.1
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,本文編號:2542976
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