项目名称: 基于形状分析与处理的高质量中文字库自动生成方法研究

项目编号: No.61202230

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 计算机科学学科

项目作者: 连宙辉

作者单位: 北京大学

项目金额: 23万元

中文摘要: 计算机字库在文字信息的处理与传播过程中起着重要的作用。但是使用现有方法制作高质量中文字库耗时费力、成本昂贵,导致计算机中文字体的数量和种类都难以满足日益增长的各种应用需求。本项目拟通过对汉字构字原理、中文书法理论、字体设计经验以及字库制作规范的分析与研究,应用和改进计算机图形学、计算机视觉、模式识别与人工智能学科的相关理论与技术,提出新的适用于汉字字形的骨架生成、笔画自动提取、形状描述、字体特征提取以及字体风格融合方法,并基于这些形状分析与处理技术开发出一个能够自动生成高质量中文字库的原型系统。本系统的实现一方面将显著提高中文字库的开发效率,另一方面让个性化手写中文字库的广泛使用成为可能。本项目的研究将推动面向汉字的形状分析与处理技术的发展,促进汉字书法在计算机中的使用与传播,具有重要的理论和应用价值,预期将产生显著的社会与经济效益。

中文关键词: 中文字库;自动生成;字体特征;形状分析;形状处理

英文摘要: Computer fonts play an important role in the processing and communication of character information. However, it is time-consuming and costly to produce high-quality Chinese fonts using existing methods. Thereby, both the number and the variety of Chinese fonts are not sufficient for the increasing demands in various applications. By analyzing and investigating the Chinese character building principles, Chinese calligraphy writing theories, font designing experiences, and font producing standards, this project intends to apply and modify the theories and techniques of Computer Graphics, Computer Vision, Pattern Recognition and Artificial Intelligence to propose new methods for the skeleton generation, stroke segmentation, shape description, font feature extraction, and font style composition of Chinese character shapes. Then, these new methods for shape analysis and processing will be used to develop a prototypical system that can automatically generate high-quality Chinese fonts. The realization of this system on the one hand could significantly improve the efficiency for the production of Chinese fonts, on the other hand could make the prevalence of personal handwritten Chinese fonts be possible. Researches of this project will not only promote the development of shape analysis and processing techniques for Chi

英文关键词: Chinese Fonts;Automatic Generation;Font Features;Shape Analysis;Shape Processing

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2021年9月30日
【中科院自动化所刘成林研究员】跨模态零样本文字识别
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年12月20日
专知会员服务
75+阅读 · 2020年12月6日
【CCL2020】基于深度学习的实体关系抽取研究综述
专知会员服务
51+阅读 · 2020年11月4日
实体关系抽取方法研究综述
专知会员服务
174+阅读 · 2020年7月19日
基于深度学习的手语识别综述
专知会员服务
45+阅读 · 2020年5月18日
SemanticAdv:基于语义属性的对抗样本生成方法
机器之心
14+阅读 · 2019年7月12日
中文自然语言处理数据集:ChineseNLPCorpus
AINLP
31+阅读 · 2019年6月21日
一文读懂文本处理中的对抗训练
PaperWeekly
22+阅读 · 2019年6月5日
面向新闻媒体的命名实体识别技术
PaperWeekly
18+阅读 · 2019年4月17日
图像美学质量评价技术发展趋势
科技导报
18+阅读 · 2018年6月25日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月27日
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2021年9月30日
【中科院自动化所刘成林研究员】跨模态零样本文字识别
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年12月20日
专知会员服务
75+阅读 · 2020年12月6日
【CCL2020】基于深度学习的实体关系抽取研究综述
专知会员服务
51+阅读 · 2020年11月4日
实体关系抽取方法研究综述
专知会员服务
174+阅读 · 2020年7月19日
基于深度学习的手语识别综述
专知会员服务
45+阅读 · 2020年5月18日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员