基于条件生成对抗网络的书法字笔画分割

摘要：

毛笔书法作为中华传统艺术的精华,需要在新的时代背景下继续传承和发扬.书法字是以笔画为基本单元组成的复杂图形,如果要分析书法结构,笔画分割是首要的步骤.传统的笔画分割方法主要利用细化法从汉字骨架上提取特征点,分析交叉区域的子笔画拓扑结构关系来分割笔画.本文分析了传统笔画分割基于底层特征拆分笔画的局限性,利用条件生成对抗网络(Conditional generative adversarial network,CGAN)的对抗学习机制直接分割笔画,使提取笔画从先细化再分割改进为直接分割.该方法能有效提取出精确的笔画,得到的高层语义特征和保留完整信息的单个笔画利于后续对书法轮廓和结构的评价.

关键词：书法结构、笔画分割、条件生成对抗网络、对抗学习

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.41;J01;J120.9

资助基金：国家自然科学基金61872143

在线出版日期：2022-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1861-1868