汉字字形的凸部分变形及合成

文中提出了一种全新的基于凸多边形变形的汉字自动生成方法,通过对字体的凸剖分,把字体分觚片若干个子凸多边形并经过全成化迭代建立两种不同字体的子凸多边形间的匹配关系,计算两机配子凸多边形的形态和,再进行合并,则得到合成的安体。理论上证明了此方法的正确性,讨论了不同剖分对生成了字形的影响,可解决不同构字体间的合成问题,通过 不罂的结构元的形态变换,实现不同字体的衍生,实验证明此方法生成的汉字了形多,质量     

基于形态学的新的汉字字形自动生成方法

电子印刷,桌面出版,艺术,广告等领域对不同风格汉字的需求,迫切需求一种自动的汉字字形生成方法。传统方法只适用于两种字形相关不大的字体进行合成,并且需人干预,本文通过对字体的凸剖分,并建立两种不同字体的子凸集映射,提出了一种全新的基于形态变换的汉字形自动生成方法,     

一种全局优化的多边形变形方法及应用

通过对多边形的凸部分,并建立２种不同多边形的凸子集映射,提出了一种全新的基于凸多边形的全局优化方法,解决了任意非同拓扑结构（包括有孔及凸边形）的变形问题。理论上证明了此方法的正确性,讨论了不同凸剖分对变形的影响。实验证明此方法变形效果自然、质量好、速度快、自动化程度高,并可用于汉字的合成与二维动画关键帧的内插。     

一种从黑体到隶书的汉字字形自动变体方法

本文介绍了一种以构架和基本笔划为汉字的知识表示，从黑体到隶书的汉字字形自动变体方法．该方法首先实现基于特征的黑体构架到隶书构架的变换，然后实现基于笔划柔性映射的隶书构架到隶书轮廓字形的生成．此方法探讨了一条汉字字体间自动转换的途径，并具体实现了从黑体到隶书的自动变体．     

基于字形动态描述库的Webfont汉字生成方法

现有的Webfont汉字生成方法,需要设计专门的字库,工作量大且灵活性差。针对这一问题,将汉字特征点用字形动态描述库记录,在此基础上提出一种新的Webfont汉字的自动生成方法。研究基于特征点描述的汉字笔画提取、连接和优化方法,并对比基于B样条曲线和贝塞尔曲线的字形优化效果。为方便用户进行个性化字体生成,设计了用户自定义字形优化方法。实验结果证明,基于汉字字形动态描述库,用户无需下载字库,即可以在网页上生成符合自身需求的Webfont汉字。     

基于图形识别的汉字笔画分类方法

提出了一种获得汉字笔画种类及其拓扑结构的新方法.通过分析TrueType字库存储的汉字字形信息,构造笔画图形并提取出笔画特征,采用统计分类和边界关键点定位相结合的方法,利用综合分类法实现了对二级6763个汉字的笔画种类和拓扑结构的基于XML的语义知识表达,可结合前端输入程序进行快速搜索和定位.为字体变形、字体自动生成、汉字知识挖掘等提供了必需的基本信息.实验表明这种方法能够准确、有效地识别汉字笔画及其拓扑结构.     

一种基于笔划映射的曲线轮廓汉字字形设计方法

本文介绍了一种以汉字间架结构和基本笔划为汉字的知识表示，通过由导向因子和宽度因子控制的笔划映射来设计曲线轮廓汉字字形的方法。该方法以一套汉字间架结构库和一个基本笔划库为基础，可生成多种粗细的多套字库。改变基本笔划库，可改变生成的字体种类。     

基于C-Bézier曲线的汉字轮廓字库描述及生成

提出了一种基于 C- Bézier曲线的汉字轮廓字体表示新方法 .C- Bézier曲线可以在不改变 C- Bézier曲线控制点的前提下 ,调整曲线的形状 ,同时可以将该 C- Bézier曲线完全地退化到原来的 Bézier表达的曲线 .该描述方法支持汉字风格的动态调节 ,可利用它描述多种汉字字体 ,并支持动态字形的生成 .     

深度学习汉字生成与字体风格迁移综述

汉字字体风格迁移旨在保证在语义内容不变的同时对汉字的字形作相应的转换。由于深度学习在图像风格迁移任务中表现出色,因此汉字生成可以从汉字图像入手,利用此技术实现汉字字体的转换,减少字体设计的人工干预,减轻字体设计的工作负担。然而,如何提高生成图像的质量仍是一个亟待解决的问题。本文首先系统梳理了当前汉字字体风格迁移的相关工作,将其分为3类,即基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、自编码器(auto-encoder,AE)和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的汉字字体风格迁移方法。然后,对比分析了22种汉字字体风格迁移方法在数据集规模方面的需求和对不同字体类别转换的适用能力,并归纳了这些方法的特点,包括细化汉字图像特征、依赖预训练模型提取有效特征、支持去风格化等。同时,按照汉字部首检字表构造包含多种汉字字体的简繁体汉字图像数据集,并选取代表性的汉字字体风格迁移方法进行对比实验,实现源字体(仿宋)到目标字体(印刷体和手写体)的转换,展示并分析Rewrite2、zi2zi、TET-GAN(texture effects transfer GAN)和Unet-GAN等4种代表性汉字字体风格迁移方法的生成效果。最后,对该领域的现状和挑战进行总结,展望该领域未来发展方向。由于汉字具有数量庞大和风格多样的特性,因此基于深度学习的汉字生成与字体风格迁移技术还不够成熟。未来该领域将从融合汉字的风格化与去风格化为一体、有效提取汉字特征等方面进一步探索,使字体设计工作向更灵活、个性化的方向发展。     

一种基于笔划映射的曲线轮廊汉字字形设计方法

本文介绍了一种以汉字间架结构和基本笔划为汉字的知识表示，通过由导向因子和宽度因子控制的笔划映射来设计曲线轮廊汉字字形的方法。该方法以一套汉字间架结构库和一个基本笔划库为基础，可生产多种粗细的多套字库。改变基本笔划库，可改变生成的字体种类。     

Generating Chinese characters based on stroke splitting and feature extraction

There is a large demand for more fashionable style Chinese characters in advertising, art designing and publishing markets. However, it becomes challenging to create a new font style for so many Chinese characters (over 10,000). To solve this problem, a comprehensive Chinese fonts generating scheme is proposed in this paper. Firstly, a decomposition database for stroke splitting and feature extraction is proposed. Secondly, stroke segmentation rules are defined based on splitting, merging and structural model, location definition and minimum feature extraction. Thirdly, a radical searching algorithm based on stroke splitting is presented. Finally, it is realized that the generated characters can be zoomed, rotated and moved. Experimental result shows that Chinese characters with a new style can be generated rapidly with the proposed scheme. The created characters fit the real ones well with a high fidelity of 96.4%. The usability tests are run and participants’ subjective report show that the performance from the generated characters is similar to the original characters in both recognizability test and style-consistency test. The fonts generating method is also reliable for the other stroke constructed block characters such as Japanese and Korean characters.     

一种实用的汉字字形合成方法

提出一种实用的汉字字形合成方法。本方法用三次Ｂ－样条插值曲线表示字形笔划的轮廓线。根据Ｂ－样条插值曲线的连续性与唯一性，在待合成字形笔划曲线之间建立对应关系。给定合成比例系数，统一曲线控制点长度与参数取值范围，得到新的字形笔划曲线表达式，产生新的汉字字形。从实验结果看，该方法简洁，容易实现，不失为一种有效的汉字字形合成方法。     

一种新的矢量中文字库自动压缩方法

针对中文矢量字库体积较大,在嵌入式设备上使用不便的问题,提出了一种新的矢量中文字库 自动压缩方法。基于部件拼接和复用的思想,首先使用一种传统图形学方法将字库中的字形拆分成不同部件, 之后计算每个字形的部件复用关系,最后使用模拟退火算法迭代优化拼接字形,生成压缩字库。实验结果表明, 该方法能够在维持原始字库风格和字形不变的条件下,生成体积仅为原始字库 20%左右的压缩字库,从而提升 了矢量中文字库在存储空间相对受限的嵌入式设备上的可用性。      

基于CapsNet的汉字字形表征模型

提出基于胶囊神经网络(CapsNet)的汉字字形表征模型,通过表征汉字字形中的部件实现汉字字形的表征.首先,对任一汉字字形生成所有部件类别的表征向量.然后,根据部件存在概率,利用基于欧氏距离的离群点检测,选取相应的部件表征向量.最后,由选出的部件表征向量组成该汉字的字形表征.实验表明,文中模型在仅经过部件字形训练的情况下,即可有效识别汉字部件,同时自动生成汉字字形的有效表征.     

基于汉字笔画与结构的特征字库构造及优化

以GB2312标准的6 763个汉字为例,首先以笔画骨架点集形式制作楷体字库标准模板;而后以同种形式采集书写者的45个手写汉字,从中提取笔画和部件等字素,计算基本书写特征并将其赋予标准字库模板,从而初步构造出该书写者的基本特征字库;接着利用机器学习的SVM和KNN方法,针对45个例字,对不同书写者例字集的结构特征进行计算,将所得结构特征赋予上述基本特征字库,最终得到书写者的个性特征字库,此即谓"优化"。最后进行的主观判断实验说明,优化后的字库有更高的接受度,本方法有望大大降低个性化字库的制作难度,降低书写者输入压力,缩短字库制作时间,节约字库制作成本。     

汉字的程序变体方法研究

文章通过讨论汉字的基本笔画及字体特征提出了一种基于原体的汉字程序变体方法。该方法从汉字的骨架拓扑结构及各字体笔画轮廓线的几何形状出发,建立了字体的数学描述模型、索引结构及字体成形算法,继承了字库存在方式的优点,又改变了完全靠字库变体的老方法。实验结果表明该方法不但可以实现具有实用性的字形变体,而且大量节约了存储空间。     

中文字库组织与管理技术的研究

介绍了中文大字符集字库管理技术中有关字库的组织、管理及应用相关的内容,讨论了大字符集中字库的组织、数据复用高效管理、点阵绘制快速还原、及在RIP解释器中的应用等若干重要技术问题.