专利交易市场

本申请涉及书法作品风格的识别方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该书法作品风格的识别方法包括：通过获取待识别的书法作品图像；对书法作品图像进行预处理，并对预处理后的图像进行书法字定位裁剪，得到至少一幅字图像，其中，预处理包括：中值滤波降噪处理、二值化处理、腐蚀膨胀的形态学图像处理；利用胶囊网络模型处理至少一幅字图像，获得每一幅字图像对应的第一分类标签，其中，胶囊网络模型被训练为用于根据字图像得到与该字图像对应的分类标签；根据第一分类标签确定书法作品图像的风格识别结果。通过本申请，解决了相关技术中书法作品风格的识别准确率低、效率不高的问题，实现了书法作品风格的快速准确识别。

本发明公开了一种基于孪生神经网络的书法字骨架匹配方法及系统，获取待匹配的两张书法字图像；分别对两张书法字图像进行预处理后得到两张预处理图像；对两张预处理图像进行细化，得到两张书法字图像骨架；利用预先训练好的基于孪生神经网络的书法字骨架匹配模型对两张书法字图像骨架进行相似度判断，若相似度大于预先设定的阈值则判定为同一个书法字，若相似度不大于预先设定的阈值则判定为不同的书法字。优点：通过书法字骨架提取与孪生神经网络结合的策略，对两张图片上的书法字进行精准高效相似度匹配；有效区分每个汉字骨架的图像特征，在对海量书法字数据基于内容检索时，检索样本和被检索数据库中的数据进行匹配可以达到更快更精准的效果。

本发明涉及笔迹识别技术领域，具体为一种用于儿童电子画板的笔迹识别方法及系统，基于儿童电子画板，识别儿童书写绘画内容的尺寸与形状特征，与标准内容库中的书写绘画内容进行对比，通过分析儿童当前书写绘画内容与标准内容的匹配程度，识别儿童的书写绘画内容，得到内容识别结果。本发明，通过分析儿童书写和绘画中的尺寸、形状特征，并与标准内容进行对比，实现了儿童绘画和书写内容的识别，并通过分析笔迹顺序的偏差，对儿童进行书写绘画笔迹顺序矫正，提高了书写技能的规范性，通过监测指导前后的错误次数和变化趋势，评估儿童的进步程度，为教师和家长提供了明确的学习成效反馈，加强了学习过程的监控和指导。

本发明提供一种空中书写文本输入方法及装置，使用手持的书写棒在空中书写文字，利用具有显示屏与摄像头的嵌入式平台装置采集并显示书写过程，通过目标跟踪、文本识别等方法实现包含数字、符号和英文三种文字类型的文本输入，以满足无接触、便捷的人机交互。包括：初始化空中书写文本输入系统；手持书写棒进入摄像头监视的空中区域并移动书写棒到跟踪框中；利用目标跟踪模型跟踪书写棒，确定当前跟踪框的位置；判断是否切换输入文字类型；利用书写棒在空中书写文字，并生成文字图像；利用文字识别模型识别文字图像识别出文字；增加文字显示；判断是否清除增加显示的文字；清除增加显示的文字；判断文本中所有文字的输入是否结束。

本发明公开的一种基于旋转不变卷积神经网络的书法字风格分类方法，包括以下步骤：步骤1，建立取样样本并预处理数据集；步骤2，划分数据集为训练样本集和测试样本集，并对训练集样本进行数据扩充作为新的训练集；步骤3，对于步骤2得到的训练集中的每一张训练样本，提取16个副本图像，并将他们一一对应输入到完全相同的16个卷积架构中处理；步骤4，将步骤3得到的分类结果带入到交叉熵损失函数中，从而得到训练好的网络模型；步骤5，将待分类测试样本集输入到步骤4训练好的模型中进行书法字风格分类，得到分类准确率。本发明方法，解决了传统方法分类准确率低问题的同时，提高了模型泛化能力。

本发明公开了一种手写汉字图像评估方法及系统，首先获取手写汉字图像和模板汉字图像，进行去噪和二值化处理，得到预处理图像；再进行笔画类型确定处理，将得到手写汉字图像的笔画类型和模板汉字图像的笔画类型进行比较，获得手写汉字图像的相似度值，用于评估手写汉字图像，本发明将手写汉字精确到笔画层级评估，方便进行全面性评价。