一種個人風格化書法動態字庫的實現方法及其應用技術

一種個人風格化書法動態字庫的實現方法及其應用，涉及計算機及人工智能技術領域。步驟為：1、建立毛筆的三維計算機模型；2、對漢字進行編碼；3、對書寫者的書寫過程進行采集，得到筆桿空間運動的時間函數；4、利用步驟2、3得到的內容進行統計機器學習，得到書寫者的運筆習慣；5、利用步驟4中得到的書寫者在寫每一個字時筆桿的空間運動統計模型，通過對該統計模型的隨機過程采樣來實現具有個人風格化書法動態字庫的功能。本發明專利技術能夠通過計算機高效、客觀地生成書寫者的個人風格化書法動態字庫，并且象真人寫字一樣在電子顯示設備上或紙張上進行無數次地書寫但每次字跡均有差異，比傳統的靜態字庫更符合真人書寫的過程，提高了字庫的水平。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及計算機及人工智能
，具體指通過機器學習來建立書寫者的個 人多維運筆風格模型，然后利用此模型通過虛擬現實技術或機械臂來達到智能“寫字”的功 能，實現個人風格化書法動態字庫，并且能夠在此基礎上生成一個廣義書寫者運筆空間統 計模型，該模型只需利用書寫者少量的平面字跡就可以推導其個人多維運筆風格模型，從 而更加高效地實現個人風格化書法動態字庫。
技術介紹
中華書法藝術源遠流長，博大精深，書寫創作是一種運動技能，也包含了比較高級 的審美和思維活動，每個人寫出來的字都不相同，尤其在中國，漢字廣泛使用毛筆書寫，獨 具特色，幾千年來留下了一些珍貴的藝術作品，現代漢字盡管大量使用硬筆書寫，但其書法 的審美和情趣不變，字的間架結構和運勢轉折與毛筆別無二致，而字的筆畫粗細變化雖不 像毛筆那樣縱深明顯，但也清晰可鑒，這是因為紙對硬筆而言是相對柔軟造成的，所以硬筆 書法是毛筆書法的特殊情形而已。不論使用何種書寫工具，某些書法家寫出來的字堪稱某 某字體，字體風格也各有千秋，這是因為每個書寫者的書寫習慣乃至審美心態各不相同造 成的。另外，書法家寫字美，也是因為其書寫習慣有序而穩定，是更有規律的，有的人字寫的 不好也是因其沒有形成有序而穩定的書寫習慣造成的，普通人臨摹名家之作需要一個漫長 的過程，其書法技藝之結構美與靈動美的提升尤為艱辛。普通人寫字，既有美觀的特質，也 有一些不穩定、不文雅的特質，兩種特質各有消長，但總歸難登大雅之堂。而書法家能夠形 成某種字體并進入現代字庫者，也是鳳毛麟角，即使進入現代字庫，同一種字庫中的任何一 個字的原形也是千篇一律的。但現代社會的高速發展使人們有了享受更多藝術美的理由 和可能，現代中國已經在從工業社會進入到信息化時代，追求多樣化的精神享受是新時代 人類生活的主題，標準化且大規模生產的產品對于追求更高精神享受的人來說是遠遠不夠 的，而按照個人風格或特點特別制作的產品才是更受歡迎的。因此，把普通人寫的字去粗 取精地保留其美的特質并且生成有個性而富于靈動變化的個人字庫，發揮人民群眾的原創 力，為書法藝術的繁榮提供新的不竭源泉是新時代的需要。根據目前的科學技術水平，尤其 是現代計算機的處理運算快捷可靠，機器學習、人工智能和虛擬現實等技術近年來的發展， 使得機器人仿真人寫字的基礎大為增強，通過計算機自動生成個人風格化動態字庫的方法 必將應運而生。目前，雖然計算機書法創作的研究工作已經有了一些開展，但是所用的方法還只 是停留在字體的二維模型建立上，例如文獻[1，2]中闡述的內容。這種處理雖然實現相對 簡單，但是沒有從實際運筆過程的真實角度去模擬，從而缺乏動態書法字庫生成中必須同 時滿足風格化和多樣性的要求。也就是說，目前還沒有一種方法能夠實際模仿任一個書寫 者的運筆習慣并且在此基礎上由計算機自動生成該書寫者的書法字庫。現有的字庫的生成 方法往往主要由人工拼接生成,不僅投入大,效率也低。并且,此類方法在多次生成同一個 字跡時往往千篇一律，缺乏現實書寫中表現出來的字跡多樣性。因此，此類方法生成的字庫可以稱之為靜態字庫。參考文獻[I]張振庭，吳江琴，俞凱，“三維虛擬環境中的書法創作”，《計算機輔 助設計與圖形學學報》2010年06期，pp. 1010-1022。參考文獻[2]江浩，“中國書法字體生成的初步研究”，碩士論文，浙江大學，2007。
技術實現思路
基于上述所存在的問題，本專利技術提供一種新的個人風格化書法動態字庫的實現方 法，這是一種完全由計算機對書寫者運筆習慣進行學習并自動生成其書法字庫的方法。更 進一步，本專利技術提出廣義書寫者運筆空間統計模型的概念和實現方法，用來描述一般書寫 者的運筆習慣，利用該廣義模型對任何一個書寫者的少量的字跡進行學習而得到表征該書 寫者筆風格的模型，然后可以由計算機自動實現該書寫者的個人風格化書法動態字庫。照 此方案生成的模型能夠模仿真人書寫時的自然運筆過程，高效地生成動態字庫，并且可以 隨用隨寫地無數次提供與筆跡樣品風格一致但又不完全重合的漢字，這就是所謂的“動態 字庫”，即計算機生成輸出同一個漢字無數次也很難找到哪兩次是完全相同的。這一點與傳 統的靜態字庫有本質的差別。為此，采用如下技術方案一種個人風格化書法動態字庫的實現方法，該實現方法 通過對書寫者在寫作過程中運筆的空間運動軌跡進行多維建模，利用統計機器學習技術， 來讓計算機達到對書寫者運筆習慣自動學習的目的；然后可以通過虛擬現實技術或機器人 系統來生成個人風格化書法動態字庫；具體步驟如下一、建立毛筆的三維計算機模型；毛筆由筆桿和筆刷構成；筆桿是剛體，可以用一個桿狀剛體來建模；筆刷是軟體，其頂 端與所述筆桿末端為固定連接；筆刷采用彈簧-質點模型來建模；二、對漢字進行編碼；對漢字進行編碼時的漢字內碼采用GB2312或GBK或UNICODE ;使每個字形與通過 內碼唯一識別的編碼字建立 對應關系；三、對書寫者的書寫過程進行采集，得到筆桿空間運動的時間函數；采用機器視覺技術對書寫者在書寫每一個字時筆桿的空間運動軌跡進行記錄，得到筆 桿空間運動的時間函數；具體利用多點視頻合成三維運動軌跡；步驟如下①、建立多點視頻采集系統；采用若干相機環繞排列，相機連續拍攝筆桿的動作，并將 圖像序列保存下來；②、對①所記錄的結果進行分析和處理，識別其中筆桿的動作，并計算其在每一瞬間的 空間位置，進而分析得到毛筆的空間運動軌跡；四、利用步驟二和三得到的內容進行統計機器學習，得到書寫者的運筆習慣，即書寫者 在寫每一個字時運筆的空間運動統計模型；采用隱馬爾科夫模型進行運動建模，讓計算機根據步驟二和三得到的書寫者的實際運 筆軌跡來學習得到對應其書法風格的隱馬爾科夫模型；具體在隱馬爾科夫模型狀態的選 擇上，將漢字的每個基本筆畫作為一個狀態；對步驟三中得到的運筆空間軌跡進行主成分 分解，得到一組筆桿運動軌跡的基函數，并將每一個字的運動軌跡用此組基函數近似描述； 在此基礎上，使用Baum-Welch算法來確定使步驟三中得到的運筆的三維運動軌跡的概率最大化的模型參數值(共包括初始概率，狀態轉移概率和觀測概率三組概率參數)，即學習 得到隱馬爾科夫模型；五、利用步驟四中得到的書寫者在寫每一個字時筆桿的空間運動統計模型，通過對該 統計模型的隨機過程采樣來實現具有個人風格化書法動態字庫的功能；步驟四得到的是表現某一書寫者在寫一個字時的隨機模型，即隱馬爾科夫模型；對該 模型的每一次采樣就得到一個字的運筆軌跡；從運筆軌跡到寫出具有個人風格化的字跡的 過程是若在電腦顯示器上虛擬生成，就利用步驟一中所建的模型，采用前向仿真技術；若 采用機械臂寫在紙上，則利用機器人技術中的前向控制方法。如果每個字跡都按照模型中 該字的最大概率生成，則可以由這些字跡組成一個傳統意義下的靜態字庫，該靜態字庫可 以打印生成最代表該書寫者的一個標準樣張。本專利技術的具體優點如下1、能夠通過計算機高效、客觀地生成書寫者的個人風格化書法動態字庫，并且象真人 寫字一樣在電子顯示設備上(通過虛擬現實技術)或紙張上(通過機器人技術)進行無數次 地書寫，不但比目前人工進行拼接生成字庫的方式大幅提高效率，而且實現的是動態字庫， 比傳統的靜態字庫更加符合真人書寫的過程，大大提高了字庫的水平。2、將本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種個人風格化書法動態字庫的實現方法，其特征在于：該實現方法通過對任一書寫者在寫作過程中筆桿的空間運動軌跡進行多維建模，利用統計機器學習技術，讓計算機達到對該書寫者運筆習慣自動學習的目的，所學習得到的模型就是表征該書寫者個人寫作風格和多次書寫同一漢字時的字跡多樣性的數學描述，然后通過虛擬現實技術或機器人系統來實際生成該寫作者個人風格化書法動態字庫；具體步驟如下：一、?建立毛筆的三維計算機模型；毛筆由筆桿和筆刷構成；筆桿是剛體，可以用一個桿狀剛體來建模；筆刷是軟體，其頂端與所述筆桿末端為固定連接；筆刷采用彈簧?質點模型來建模；二、對漢字進行編碼；????對漢字進行編碼時的漢字內碼采用GB2312或GBK或UNICODE；使每個字形與通過內碼唯一識別的編碼字建立一一對應關系；三、?對書寫者的書寫過程進行采集，得到筆桿空間運動軌跡的時間函數；采用機器視覺技術對書寫者在書寫每一個字時筆桿的空間運動軌跡進行記錄，得到筆桿空間運動軌跡的時間函數；具體利用多點視頻合成三維運動軌跡；步驟如下：①、建立多點視頻采集系統；采用若干相機環繞排列，相機連續拍攝筆桿的動作，并將圖像序列保存下來；②、對①所記錄的結果進行分析和處理，識別其中的動作，并計算得出其在每一瞬間的空間位置，進而分析得到毛筆的空間運動軌跡；四、利用步驟二和三得到的內容進行統計機器學習，得到書寫者的運筆習慣，即書寫者在寫每一個字時運筆的空間統計模型；采用隱馬爾科夫模型進行運動建模，讓計算機根據步驟二和三得到的書寫者的實際運筆軌跡來學習得到對應其書法風格的隱馬爾科夫模型；具體：在隱馬爾科夫模型狀態的選擇上，將漢字的每個基本筆畫作為一個狀態；對步驟三中得到的運筆空間軌跡進行主成分分解，得到一組筆桿運動軌跡的基函數，并將每一個字的運動軌跡用此組基函數近似描述；在此基礎上，使用Baum?Welch算法來確定使步驟三中得到的運筆的三維運動軌跡的概率最大化的模型參數值，即學習得到隱馬爾科夫模型；五、?利用步驟四中得到的書寫者在寫每一個字時運筆的空間統計模型，通過對該統計模型的隨機過程采樣就完成了個人風格化書法動態字庫的功能；如此實現的書法動態字庫類似書寫者的書法寫作過程，每次生成的同一個字的字跡因隨機性而不完全一樣；而字庫打印樣張中的任一個字往往是最代表該書寫者風格的那個字，這所謂最有代表性的字直接對應到隱馬爾科夫模型中具有最大概率的字的寫法，即書寫者最有可能寫出來的字跡；自然地，該字跡應該是字庫中的反映該書寫者個人風格的標準字；從學習得到的隱馬爾科夫模型到寫出具有個人風格化書法動態字庫的過程：先由隱馬爾科夫模型生成字的筆桿空間運動軌跡；若在電腦顯示器上虛擬生成，就利用步驟一中所建的模型，采用前向仿真技術；若采用機械臂用真筆在紙上寫，則利用機器人技術中的前向控制方法。...

【技術特征摘要】
1.一種個人風格化書法動態字庫的實現方法，其特征在于該實現方法通過對任一書寫者在寫作過程中筆桿的空間運動軌跡進行多維建模，利用統計機器學習技術，讓計算機達到對該書寫者運筆習慣自動學習的目的，所學習得到的模型就是表征該書寫者個人寫作風格和多次書寫同一漢字時的字跡多樣性的數學描述，然后通過虛擬現實技術或機器人系統來實際生成該寫作者個人風格化書法動態字庫；具體步驟如下 一、建立毛筆的三維計算機模型； 毛筆由筆桿和筆刷構成；筆桿是剛體，可以用一個桿狀剛體來建模；筆刷是軟體，其頂端與所述筆桿末端為固定連接；筆刷采用彈簧-質點模型來建模； 二、對漢字進行編碼； 對漢字進行編碼時的漢字內碼采用GB2312或GBK或UNICODE ;使每個字形與通過內碼唯一識別的編碼字建立對應關系； 三、對書寫者的書寫過程進行采集，得到筆桿空間運動軌跡的時間函數； 采用機器視覺技術對書寫者在書寫每一個字時筆桿的空間運動軌跡進行記錄，得到筆桿空間運動軌跡的時間函數；具體利用多點視頻合成三維運動軌跡；步驟如下 ①、建立多點視頻采集系統；采用若干相機環繞排列，相機連續拍攝筆桿的動作，并將圖像序列保存下來； ②、對①所記錄的結果進行分析和處理，識別其中的動作，并計算得出其在每一瞬間的空間位置，進而分析得到毛筆的空間運動軌跡； 四、利用步驟二和三得到的內容進行統計機器學習，得到書寫者的運筆習慣，即書寫者在寫每一個字時運筆的空間統計模型； 采用隱馬爾科夫模型進行運動建模，讓計算機根據步驟二和三得到的書寫者的實際運筆軌跡來學習得到對應其書法風格的隱馬爾科夫模型；具體在隱馬爾科夫模型狀態的選擇上，將漢字的每個基本筆畫作為一個狀態；對步驟三中得到的運筆空間軌跡進行主成分分解，得到一組筆桿運動軌跡的...

【專利技術屬性】
技術研發人員：萬毅，劉志平，
申請(專利權)人：蘭州海防信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：