专利名称：一种个人风格化书法动态字库的实现方法及其应用的制作方法
技术领域：
本发明涉及计算机及人工智能技术领域，具体指通过机器学习来建立书写者的个 人多维运笔风格模型，然后利用此模型通过虚拟现实技术或机械臂来达到智能“写字”的功 能，实现个人风格化书法动态字库，并且能够在此基础上生成一个广义书写者运笔空间统 计模型，该模型只需利用书写者少量的平面字迹就可以推导其个人多维运笔风格模型，从 而更加高效地实现个人风格化书法动态字库。
背景技术：
中华书法艺术源远流长，博大精深，书写创作是一种运动技能，也包含了比较高级 的审美和思维活动，每个人写出来的字都不相同，尤其在中国，汉字广泛使用毛笔书写，独 具特色，几千年来留下了一些珍贵的艺术作品，现代汉字尽管大量使用硬笔书写，但其书法 的审美和情趣不变，字的间架结构和运势转折与毛笔别无二致，而字的笔画粗细变化虽不 像毛笔那样纵深明显，但也清晰可鉴，这是因为纸对硬笔而言是相对柔软造成的，所以硬笔 书法是毛笔书法的特殊情形而已。不论使用何种书写工具，某些书法家写出来的字堪称某 某字体，字体风格也各有千秋，这是因为每个书写者的书写习惯乃至审美心态各不相同造 成的。另外，书法家写字美，也是因为其书写习惯有序而稳定，是更有规律的，有的人字写的 不好也是因其没有形成有序而稳定的书写习惯造成的，普通人临摹名家之作需要一个漫长 的过程，其书法技艺之结构美与灵动美的提升尤为艰辛。普通人写字，既有美观的特质，也 有一些不稳定、不文雅的特质，两种特质各有消长，但总归难登大雅之堂。而书法家能够形 成某种字体并进入现代字库者，也是凤毛麟角，即使进入现代字库，同一种字库中的任何一 个字的原形也是千篇一律的。但现代社会的高速发展使人们有了享受更多艺术美的理由 和可能，现代中国已经在从工业社会进入到信息化时代，追求多样化的精神享受是新时代 人类生活的主题，标准化且大规模生产的产品对于追求更高精神享受的人来说是远远不够 的，而按照个人风格或特点特别制作的产品才是更受欢迎的。因此，把普通人写的字去粗 取精地保留其美的特质并且生成有个性而富于灵动变化的个人字库，发挥人民群众的原创 力，为书法艺术的繁荣提供新的不竭源泉是新时代的需要。根据目前的科学技术水平，尤其 是现代计算机的处理运算快捷可靠，机器学习、人工智能和虚拟现实等技术近年来的发展， 使得机器人仿真人写字的基础大为增强，通过计算机自动生成个人风格化动态字库的方法 必将应运而生。
目前，虽然计算机书法创作的研究工作已经有了一些开展，但是所用的方法还只 是停留在字体的二维模型建立上，例如文献[1，2]中阐述的内容。这种处理虽然实现相对 简单，但是没有从实际运笔过程的真实角度去模拟，从而缺乏动态书法字库生成中必须同 时满足风格化和多样性的要求。也就是说，目前还没有一种方法能够实际模仿任一个书写 者的运笔习惯并且在此基础上由计算机自动生成该书写者的书法字库。现有的字库的生成 方法往往主要由人工拼接生成,不仅投入大,效率也低。并且,此类方法在多次生成同一个 字迹时往往千篇一律，缺乏现实书写中表现出来的字迹多样性。因此，此类方法生成的字库可以称之为静态字库。
参考文献[I]张振庭，吴江琴，俞凯，“三维虚拟环境中的书法创作”，《计算机辅 助设计与图形学学报》2010年06期，pp. 1010-1022。
参考文献[2]江浩，“中国书法字体生成的初步研究”，硕士论文，浙江大学，2007。 发明内容
基于上述所存在的问题，本发明提供一种新的个人风格化书法动态字库的实现方 法，这是一种完全由计算机对书写者运笔习惯进行学习并自动生成其书法字库的方法。更 进一步，本发明提出广义书写者运笔空间统计模型的概念和实现方法，用来描述一般书写 者的运笔习惯，利用该广义模型对任何一个书写者的少量的字迹进行学习而得到表征该书 写者笔风格的模型，然后可以由计算机自动实现该书写者的个人风格化书法动态字库。照 此方案生成的模型能够模仿真人书写时的自然运笔过程，高效地生成动态字库，并且可以 随用随写地无数次提供与笔迹样品风格一致但又不完全重合的汉字，这就是所谓的“动态 字库”，即计算机生成输出同一个汉字无数次也很难找到哪两次是完全相同的。这一点与传 统的静态字库有本质的差别。
为此，采用如下技术方案一种个人风格化书法动态字库的实现方法，该实现方法 通过对书写者在写作过程中运笔的空间运动轨迹进行多维建模，利用统计机器学习技术， 来让计算机达到对书写者运笔习惯自动学习的目的；然后可以通过虚拟现实技术或机器人 系统来生成个人风格化书法动态字库；具体步骤如下一、建立毛笔的三维计算机模型；毛笔由笔杆和笔刷构成；笔杆是刚体，可以用一个杆状刚体来建模；笔刷是软体，其顶 端与所述笔杆末端为固定连接；笔刷采用弹簧-质点模型来建模；二、对汉字进行编码；对汉字进行编码时的汉字内码采用GB2312或GBK或UNICODE ;使每个字形与通过 内码唯一识别的编码字建立 对应关系；三、对书写者的书写过程进行采集，得到笔杆空间运动的时间函数；采用机器视觉技术对书写者在书写每一个字时笔杆的空间运动轨迹进行记录，得到笔 杆空间运动的时间函数；具体利用多点视频合成三维运动轨迹；步骤如下①、建立多点视频采集系统；采用若干相机环绕排列，相机连续拍摄笔杆的动作，并将 图像序列保存下来；②、对①所记录的结果进行分析和处理，识别其中笔杆的动作，并计算其在每一瞬间的 空间位置，进而分析得到毛笔的空间运动轨迹；四、利用步骤二和三得到的内容进行统计机器学习，得到书写者的运笔习惯，即书写者 在写每一个字时运笔的空间运动统计模型；采用隐马尔科夫模型进行运动建模，让计算机根据步骤二和三得到的书写者的实际运 笔轨迹来学习得到对应其书法风格的隐马尔科夫模型；具体在隐马尔科夫模型状态的选 择上，将汉字的每个基本笔画作为一个状态；对步骤三中得到的运笔空间轨迹进行主成分 分解，得到一组笔杆运动轨迹的基函数，并将每一个字的运动轨迹用此组基函数近似描述； 在此基础上，使用Baum-Welch算法来确定使步骤三中得到的运笔的三维运动轨迹的概率最大化的模型参数值(共包括初始概率，状态转移概率和观测概率三组概率参数)，即学习 得到隐马尔科夫模型；五、利用步骤四中得到的书写者在写每一个字时笔杆的空间运动统计模型，通过对该 统计模型的随机过程采样来实现具有个人风格化书法动态字库的功能；步骤四得到的是表现某一书写者在写一个字时的随机模型，即隐马尔科夫模型；对该 模型的每一次采样就得到一个字的运笔轨迹；从运笔轨迹到写出具有个人风格化的字迹的 过程是若在电脑显示器上虚拟生成，就利用步骤一中所建的模型，采用前向仿真技术；若 采用机械臂写在纸上，则利用机器人技术中的前向控制方法。如果每个字迹都按照模型中 该字的最大概率生成，则可以由这些字迹组成一个传统意义下的静态字库，该静态字库可 以打印生成最代表该书写者的一个标准样张。
本发明的具体优点如下1、能够通过计算机高效、客观地生成书写者的个人风格化书法动态字库，并且象真人 写字一样在电子显示设备上(通过虚拟现实技术)或纸张上(通过机器人技术)进行无数次 地书写，不但比目前人工进行拼接生成字库的方式大幅提高效率，而且实现的是动态字库， 比传统的静态字库更加符合真人书写的过程，大大提高了字库的水平。
2、将大力实现我国书法艺术在社会生活中的普及和应用，促进社会精神文明和相 关经济产业的快速发展。例如，该发明成果可以用于具备个人艺术魅力的书信交往和书籍 印刷(而现代字库只是其中的一种形式而已，同一个汉字在多次调用时，其原型是没有变化 的)；另外，写字将进入一个高效高层次模拟的动画时代，对任何一篇书法作品经仿真再创 作后达到“不是真迹胜似真迹”的目的；再有，通过本发明的帮助可以使汉字的学习变的简 单易行，大幅度提高汉语言使用者对书法的兴趣，写字变成一种高尚的娱乐，并且可以大力 提高中华传统文化向全世界的传播速度；最后，高仿真写字机等产品甚至产业链必将出现， 将助推我国文化产业在该领域实现跨越式发展。
图1为本发明中的平行笔刷模型示意图；图2为本发明中的聚合笔刷模型示意图；图3为本发明中笔刷模型的截面示意图；图4为本发明中的多点视频采集系统示意图；图5为本发明中获得相机内部参数用的棋盘模板示意图；图6为本发明中有5个状态的马尔科夫模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明及其有益效果作进一步详细的说明。
实施例1，一种个人风格化书法动态字库的实现方法，该实现方法通过对书写者在 写作过程中运笔的空间运动轨迹进行多维建模，利用统计机器学习技术，来让计算机达到 对书写者运笔习惯自动学习的目的；然后通过虚拟现实技术或机器人系统来生成个人风格 化书法动态字库；具体步骤如下一、建立毛笔的三维计算机模型；毛笔由笔杆和笔刷构成；笔杆是刚体，可以用一个圆柱杆状刚体来建模；笔刷是软体， 其根部与所述笔杆末端为固定连接；笔刷采用弹簧-质点模型来建模，具体采用笔刷骨架和笔刷表面的分层结构来建模；首先构建笔刷的骨架，将笔刷看作由若干个笔簇构成。笔簇是一组结构、水墨分布和行为极为类似的笔毛集合。如图1和图2所示，笔刷可以由8、9或 10或更多条笔簇构成(笔刷越粗，笔簇个数越多)，每个笔簇中间有一根骨架，骨架上从笔根到笔尖分布着大约100个粒子(也可根据仿真精度要求自行调整个数。一般说来粒子数量越多仿真效果越逼真)，将骨架分成长度逐渐减小且相互连接的线段序列。笔刷模型横截面如图3所示，中心点处有I根骨架，配合周围以力半径围成圆形的若干根骨架，来模拟整个笔刷的动力学行为。
笔刷在不沾水墨的情况下，笔毛大致等长且呈平行分布，如图1所示；平行笔刷以中间的那个骨架为标准，假定其根部坐标为
权利要求
1.一种个人风格化书法动态字库的实现方法，其特征在于该实现方法通过对任一书写者在写作过程中笔杆的空间运动轨迹进行多维建模，利用统计机器学习技术，让计算机达到对该书写者运笔习惯自动学习的目的，所学习得到的模型就是表征该书写者个人写作风格和多次书写同一汉字时的字迹多样性的数学描述，然后通过虚拟现实技术或机器人系统来实际生成该写作者个人风格化书法动态字库；具体步骤如下 一、建立毛笔的三维计算机模型； 毛笔由笔杆和笔刷构成；笔杆是刚体，可以用一个杆状刚体来建模；笔刷是软体，其顶端与所述笔杆末端为固定连接；笔刷采用弹簧-质点模型来建模； 二、对汉字进行编码； 对汉字进行编码时的汉字内码采用GB2312或GBK或UNICODE ;使每个字形与通过内码唯一识别的编码字建立对应关系； 三、对书写者的书写过程进行采集，得到笔杆空间运动轨迹的时间函数； 采用机器视觉技术对书写者在书写每一个字时笔杆的空间运动轨迹进行记录，得到笔杆空间运动轨迹的时间函数；具体利用多点视频合成三维运动轨迹；步骤如下 ①、建立多点视频采集系统；采用若干相机环绕排列，相机连续拍摄笔杆的动作，并将图像序列保存下来； ②、对①所记录的结果进行分析和处理，识别其中的动作，并计算得出其在每一瞬间的空间位置，进而分析得到毛笔的空间运动轨迹； 四、利用步骤二和三得到的内容进行统计机器学习，得到书写者的运笔习惯，即书写者在写每一个字时运笔的空间统计模型； 采用隐马尔科夫模型进行运动建模，让计算机根据步骤二和三得到的书写者的实际运笔轨迹来学习得到对应其书法风格的隐马尔科夫模型；具体在隐马尔科夫模型状态的选择上，将汉字的每个基本笔画作为一个状态；对步骤三中得到的运笔空间轨迹进行主成分分解，得到一组笔杆运动轨迹的基函数，并将每一个字的运动轨迹用此组基函数近似描述；在此基础上，使用Baum-Welch算法来确定使步骤三中得到的运笔的三维运动轨迹的概率最大化的模型参数值，即学习得到隐马尔科夫模型； 五、利用步骤四中得到的书写者在写每一个字时运笔的空间统计模型，通过对该统计模型的随机过程采样就完成了个人风格化书法动态字库的功能； 如此实现的书法动态字库类似书写者的书法写作过程，每次生成的同一个字的字迹因随机性而不完全一样；而字库打印样张中的任一个字往往是最代表该书写者风格的那个字，这所谓最有代表性的字直接对应到隐马尔科夫模型中具有最大概率的字的写法，即书写者最有可能写出来的字迹；自然地，该字迹应该是字库中的反映该书写者个人风格的标准字； 从学习得到的隐马尔科夫模型到写出具有个人风格化书法动态字库的过程先由隐马尔科夫模型生成字的笔杆空间运动轨迹；若在电脑显示器上虚拟生成，就利用步骤一中所建的模型，采用前向仿真技术；若采用机械臂用真笔在纸上写，则利用机器人技术中的前向控制方法。
2.根据权利要求1所述的一种个人风格化书法动态字库的实现方法，其特征在于利用所述步骤四得到的若干书写者的运笔空间统计模型来生成一个广义书写者运笔空间统计模型，该模型可以实现以少量的个人平面字迹推导出其运笔的统计模型，根据某一书写者的字迹来调整广义统计模型的参数，使之近似出该书写者的运笔习惯；进而采用所述步骤五的方法生成其个人风格化书法动态字库； 具体方法如下 假设我们按照前面的步骤得到了 ^个书写者的运笔统计模型HMM1, HMM2,…，HMMq.那么广义书写者书写的统计模型可以定义为
3.—种如权利要求1或2所述的个人风格化书法动态字库的应用，可用于传统毛笔或硬笔书写的任何个人风格化书法动态字库的建立。
全文摘要
一种个人风格化书法动态字库的实现方法及其应用，涉及计算机及人工智能技术领域。步骤为1、建立毛笔的三维计算机模型；2、对汉字进行编码；3、对书写者的书写过程进行采集，得到笔杆空间运动的时间函数；4、利用步骤2、3得到的内容进行统计机器学习，得到书写者的运笔习惯；5、利用步骤4中得到的书写者在写每一个字时笔杆的空间运动统计模型，通过对该统计模型的随机过程采样来实现具有个人风格化书法动态字库的功能。本发明能够通过计算机高效、客观地生成书写者的个人风格化书法动态字库，并且象真人写字一样在电子显示设备上或纸张上进行无数次地书写但每次字迹均有差异，比传统的静态字库更符合真人书写的过程，提高了字库的水平。
文档编号G06F17/30GK103020085SQ20111028782
公开日2013年4月3日 申请日期2011年9月26日 优先权日2011年9月26日
发明者万毅, 刘志平 申请人:兰州海防信息科技有限公司