- 专利标题: 一种基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法
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申请号: CN201910167949.3申请日: 2019-03-06
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公开(公告)号: CN109871851B公开(公告)日: 2023-05-12
- 发明人: 杨勇 , 刘瀚骏 , 刘俊杰 , 肖巍 , 赵巍 , 曲福恒 , 谷欣超 , 徐福祥
- 申请人: 长春理工大学 , 长春师范大学
- 申请人地址: 吉林省长春市卫星路7089号;
- 专利权人: 长春理工大学,长春师范大学
- 当前专利权人: 长春理工大学,长春师范大学
- 当前专利权人地址: 吉林省长春市卫星路7089号;
- 代理机构: 长春市吉利专利事务所
- 代理商 李晓莉
- 主分类号: G06V30/148
- IPC分类号: G06V30/148 ; G06V30/19 ; G06V10/82 ; G06V30/18 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法,属于图像处理领域,包括如下步骤:1、书写原贴数据集的建立;2、图像预处理;2、卷积神经网络训练;3、评分验证;4、自学习调整。本发明的基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法,首先建立书写规范性判定的数据集,然后通过深度学习方法结合对汉字形态特征的提取来对汉字书写规范性进行判别,对书写汉字进行评分,从而实现通过计算机辅助评估的书法教学来节省书法教师在作业批改上的工作量,而将工作重点放在纠正与指导错误的书写方式上,这有助于提高我国青少年的汉字书写规范性。
公开/授权文献
- CN109871851A 一种基于卷积神经网络算法的汉字书写规范性判定方法 公开/授权日:2019-06-11