基于深度学习的手写汉字质量评价方法

本发明涉及汉字测评技术领域，尤其涉及基于深度学习的手写汉字质量评价方法。

背景技术：

现代汉字是指楷化后的汉字正楷字形，包括繁体字和简体字。现代汉字即从甲骨文、金文、大篆(籀文)、小篆，至隶书、草书、楷书、行书等演变而来。汉字为汉民族先民发明创制并作改进，是维系汉族各方言区不可或缺的纽带。现存最早的汉字是约公元前1300年殷商的甲骨文和稍后的金文，西周时演变成籀文，再到秦朝的小篆和隶书，至汉魏隶书盛行，到了汉末隶书楷化为正楷。楷书盛行于魏晋南北朝，至今通行。

在练习书法时，会需要对自身写过的汉字进行质量评价，进而可以对其进行更好的改进，有利于书法的练习，现有的方法都是通过人工进行质量评估，不仅工作量大，而且主观性较强，评价结果不中肯，因人而异，不能取得很好的练习效果，所以我们提出基于深度学习的手写汉字质量评价方法，用以解决上述所提到的问题。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于深度学习的手写汉字质量评价方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

基于深度学习的手写汉字质量评价方法，包括以下步骤：

s1、将纸张放置在采集组件前，采集纸张大小及汉字数量，判断能否正常采集纸张大小，若能，则采集手写汉字的特征，若不能，则调节纸张位置之后再采集；

s2、判断能否完全采集所有汉字，若能则完成采集过程，若不能，则近距离采集单个汉字的特征；

s3、识别所有的手写汉字，将不能识别的汉字进行标注，并提供多个与该汉字相似度高的汉字以供选择，经人工手动选择帮助识别该汉字，记录该汉字并存储至数据库中，便于下次识别过程正常进行；

s4、将识别的汉字与数据库中的汉字进行比对，判断是否有想比对的字体，若有，则输入比对的字体名称，将手写汉字与数据库进行比对，若没有，则将手写汉字与数据库中该汉字的所有字体进行比对，找到适配度最高的字体，判断是否能找到适配字体，若能，则将手写汉字与数据库进行比对，若不能，则手动输入需要比对的字体名称，再进行比对；

s5、对汉字进行评估，根据汉字在纸张上的分布位置进行打分，根据汉字的识别度的高低进行打分，根据汉字与数据库中字体的比对结果进行打分，将所有评分取平均值，完成评分过程；

s6、将手写汉字与数据库中的汉字同时展示在显示系统中。

优选地，所述步骤s5中根据汉字在纸张上的分布位置进行打分，汉字位置根据纸张大小分布越合理，评分越高，字体大小程度越接近，评分越高。

优选地，所述步骤s5中根据汉字的识别度的高低进行打分，汉字可识别的程度越高，评分越高。

优选地，所述步骤s5中根据汉字与数据库中字体的比对结果进行打分，贴合程度越高，评分越高。

优选地，所述步骤s6中将手写汉字与数据库中的汉字同时展示在显示系统中，其中数据库中的汉字在下呈红色，手写汉字在上呈浅蓝色，两者重叠显示，便于使用者比对。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，通过将纸张放置在采集组件前，采集纸张大小及汉字数量，判断能否正常采集纸张大小，若能，则采集手写汉字的特征，若不能，则调节纸张位置之后再采集；

2、本发明中，通过判断能否完全采集所有汉字，若能则完成采集过程，若不能，则近距离采集单个汉字的特征；

3、本发明中，通过识别所有的手写汉字，将不能识别的汉字进行标注，并提供多个与该汉字相似度高的汉字以供选择，经人工手动选择帮助识别该汉字，记录该汉字并存储至数据库中，便于下次识别过程正常进行；

4、本发明中，通过将识别的汉字与数据库中的汉字进行比对，判断是否有想比对的字体，若有，则输入比对的字体名称，将手写汉字与数据库进行比对，若没有，则将手写汉字与数据库中该汉字的所有字体进行比对，找到适配度最高的字体，判断是否能找到适配字体，若能，则将手写汉字与数据库进行比对，若不能，则手动输入需要比对的字体名称，再进行比对；

5、本发明中，通过对汉字进行评估，根据汉字在纸张上的分布位置进行打分，根据汉字的识别度的高低进行打分，根据汉字与数据库中字体的比对结果进行打分，将所有评分取平均值，完成评分过程；

6、本发明中，通过将手写汉字与数据库中的汉字同时展示在显示系统中。

本发明结构简单，通过采集手写汉字的特征以及纸张的大小，可自动识别所有手写汉字，并根据使用者的需求将手写汉字与使用者想进行比对的字体进行比对，若没有，也可自行识别完成比对过程，并给出相应的评分，使用方便。

附图说明

图1为本发明提出的基于深度学习的手写汉字质量评价方法的总工作流程图；

图2为本发明提出的基于深度学习的手写汉字质量评价方法的结构框图；

图3为本发明提出的基于深度学习的手写汉字质量评价方法的汉字采集流程图；

图4为本发明提出的基于深度学习的手写汉字质量评价方法的汉字识别流程图；

图5为本发明提出的基于深度学习的手写汉字质量评价方法的汉字比对流程图；

图6为本发明提出的基于深度学习的手写汉字质量评价方法的汉字评分流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

实施例一

参照图1-6，基于深度学习的手写汉字质量评价方法，包括以下步骤：

s1、将纸张放置在采集组件前，采集纸张大小及汉字数量，判断能否正常采集纸张大小，若能，则采集手写汉字的特征，若不能，则调节纸张位置之后再采集；

s2、判断能否完全采集所有汉字，若能则完成采集过程，若不能，则近距离采集单个汉字的特征；

s3、识别所有的手写汉字，将不能识别的汉字进行标注，并提供多个与该汉字相似度高的汉字以供选择，经人工手动选择帮助识别该汉字，记录该汉字并存储至数据库中，便于下次识别过程正常进行；

s4、将识别的汉字与数据库中的汉字进行比对，判断是否有想比对的字体，若有，则输入比对的字体名称，将手写汉字与数据库进行比对，若没有，则将手写汉字与数据库中该汉字的所有字体进行比对，找到适配度最高的字体，判断是否能找到适配字体，若能，则将手写汉字与数据库进行比对，若不能，则手动输入需要比对的字体名称，再进行比对；

s5、对汉字进行评估，根据汉字在纸张上的分布位置进行打分，根据汉字的识别度的高低进行打分，根据汉字与数据库中字体的比对结果进行打分，将所有评分取平均值，完成评分过程；

s6、将手写汉字与数据库中的汉字同时展示在显示系统中。

实施例二

本实施例在实施例一的基础上进行改进：所述步骤s5中根据汉字在纸张上的分布位置进行打分，汉字位置根据纸张大小分布越合理，评分越高，字体大小程度越接近，评分越高，所述步骤s5中根据汉字的识别度的高低进行打分，汉字可识别的程度越高，评分越高，所述步骤s5中根据汉字与数据库中字体的比对结果进行打分，贴合程度越高，评分越高，所述步骤s6中将手写汉字与数据库中的汉字同时展示在显示系统中，其中数据库中的汉字在下呈红色，手写汉字在上呈浅蓝色，两者重叠显示，便于使用者比对。

工作原理：将纸张放置在采集组件前，采集纸张大小及汉字数量，判断能否正常采集纸张大小，若能，则采集手写汉字的特征，若不能，则调节纸张位置之后再采集；判断能否完全采集所有汉字，若能则完成采集过程，若不能，则近距离采集单个汉字的特征；识别所有的手写汉字，将不能识别的汉字进行标注，并提供多个与该汉字相似度高的汉字以供选择，经人工手动选择帮助识别该汉字，记录该汉字并存储至数据库中，便于下次识别过程正常进行；将识别的汉字与数据库中的汉字进行比对，判断是否有想比对的字体，若有，则输入比对的字体名称，将手写汉字与数据库进行比对，若没有，则将手写汉字与数据库中该汉字的所有字体进行比对，找到适配度最高的字体，判断是否能找到适配字体，若能，则将手写汉字与数据库进行比对，若不能，则手动输入需要比对的字体名称，再进行比对，例如使用者写了一个“旺”，想让装置将该手写汉字“旺”与宋体的“旺”进行比对，便可输入宋体，即可自动进行比对，若没有想比对的字体，则系统自动识别适配度最高的字体，并进行比对；对汉字进行评估，根据汉字在纸张上的分布位置进行打分，根据汉字的识别度的高低进行打分，根据汉字与数据库中字体的比对结果进行打分，将所有评分取平均值，完成评分过程；将手写汉字与数据库中的汉字同时展示在显示系统中。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。