为解决因手写书法作品种类繁多而识别困难的问题, 降低人们观赏书法的门槛, 本文提出了基于深度学习的手写书法字体识别算法. 识别过程中首先使用投影法等图像处理方法对书法作品图像中的汉字进行定位和分割, 然后分别利用GoogLeNet Inception-v3模型和ResNet-50残差网络进行书体风格识别和字形识别. 实验结果表明, 本文算法能实现对整幅书法作品中楷书和篆书的书体风格以及字形的识别, 对楷书和篆书单字的识别率分别为91.57%和81.70%, 达到了实用的需求.

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这是一个集20名中国著名书法家的汉字写作风格。每个子集有1000 - 7000张jpg图片(平均5251张)。每张图片大小为6464，代表一个汉字。数据集分为训练集(80%)和测试集(20%)。书法家的首字母被用作标签。详情请参见Summary.csv文件。 这是一个集20名中国著名书法家的汉字写作风格。每个子集有1000 - 7000张jpg图片(平均5251张)。每张图片大小为6464，代表一个汉字。数据集分为训练集(80%)和测试集(20%)。书法家的首字母被用作标签。详情请参见Summary.csv文件。

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提出了一种针对篆书和隶书等多类别书法字图像笔画及笔顺信息的提取算法。算法通过使用书法字骨架图与轮廓图相结合的方式，使用针对交叉处轮廓点角度聚类及该点与交叉中心欧氏距离相结合的聚类准则，完成交叉处笔画的信息补全、处理，并根据书写规则提取书法字的笔顺信息。最后，针对楷体、隶书、篆书三类书法字图像做笔画以及笔顺信息的提取，实验结果表明本文所提出的方法对多类别书法字图像笔画提取取得了较好的效果。

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