在人們的生產(chǎn)生活中,每天都有大量的信息產(chǎn)生。隨著技術的不斷進步,為了便于信息的存儲、查詢與管理,許多領域開始進行信息的數(shù)字化。信息的數(shù)字化就涉及到手寫漢字識別技術,然而,由于漢字數(shù)量多、結構復雜,且傳統(tǒng)手寫漢字識別系統(tǒng)采用人工提取特征的方式,因此,手寫漢字的識別仍然有許多困難需要克服。書法是中華民族特有的一種傳統(tǒng)藝術形式,對于書法臨摹作品的評價,目前主流的方式是通過人工設計、淺層學習來獲取圖像特征,然后根據(jù)原貼與臨摹習作的相似度給出臨摹評價。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展,如何將其應用在書法臨摹評價體系中將是一個具有重大意義的研究方向。深度學習是機器學習研究中的一個新領域,是當前機器學習領域最前沿的課題之一。深度學習與傳統(tǒng)的模式識別最大的不同在于它可以從大數(shù)據(jù)中自動學習特征,從而有效減少人工特征提取中過程繁瑣、存在人工干擾誤差等的缺點。本文結合深度學習技術,分別對手寫漢字集識別以及書法臨摹評價做了深入研究,主要工作包括:(1)通過查閱文獻,分析了所選課題的研究背景、研究意義以及相關技術的國內外研究現(xiàn)狀。(2)提出了基于標準外圍輪廓法的字符分割方法;選取Alexnet網(wǎng)絡、手寫漢字數(shù)據(jù)集以及軟...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 前言
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 手寫漢字識別的研究背景及意義
        1.1.2 書法臨摹評價的研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 手寫漢字識別的國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 書法臨摹評價的國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內容及論文章節(jié)安排
        1.3.1 主要研究內容
        1.3.2 論文章節(jié)安排
2 手寫漢字集字符分割
    2.1 基于投影法的字符分割
    2.2 基于標準外圍輪廓的字符分割
3 基于深度學習的手寫漢字識別
    3.1 網(wǎng)絡選取與結構簡介
    3.2 數(shù)據(jù)集選取與預處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)集選取
        3.2.2 數(shù)據(jù)集預處理
    3.3 軟硬件環(huán)境選取
    3.4 基于Alexnet的手寫漢字識別
        3.4.1 網(wǎng)絡訓練
        3.4.2 訓練結果與分析
    3.5 Alexnet網(wǎng)絡特征提取能力的改進
4 書法臨摹評價與評價網(wǎng)絡
    4.1 Alexnet與書法臨摹評價
        4.1.1 行書體的選擇
        4.1.2 書法臨摹評價原則
        4.1.3 書法臨摹評價網(wǎng)絡
    4.2 數(shù)據(jù)集準備
    4.3 網(wǎng)絡訓練與評價結果
5 結論
    5.1 全文總結
    5.2 論文的創(chuàng)新點
    5.3 論文的不足之處
6 展望
7 參考文獻
8 致謝



本文編號：4049335