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

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 Chinese characters, but also boost the utilization and transmission of Chinese calligraphy in the computer. Our researches are of great importance in both theories and real applications, and are expected to have significant impacts on the society and economy.

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。

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。但是使用传统方法制作高质量中文字库耗时费力、成本昂贵，导致计算机中文字库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笔画自动提取、字体特征提取、字形美观度评价以及字体风格融合等方法，开发出一个能够自动生成高质量中文字库的原型系统。.主要研究成果有：1）提出了一种数据驱动的基于非刚性点集注册的汉字笔画部件自动提取方法，采用一致性点集漂移（CPD）算法来实现目标字形骨架与参考字形骨架的精确匹配，再设计一系列启发式规则来获取笔画和部件的干净骨架和完整轮廓；2）提出了一种结构信息指导的一致性点漂移算法，采用结构信息将全局和局部点集注册操作进行有效结合来提高原CPD算法的性能；3）提出了一种内容未知的单个汉字字体分类识别算法，采用轮廓局部显著采样和多尺度稀疏描述策略，得到的字体识别效果超过当前学术界最佳水平；4）提出了一种评价汉字书法美观度的方法，通过设计一系列新的有效的美观度风格特征描述算子并将其作为人工神经网络的输入，可提供媲美于人类的汉字书法美观度评价能力；5）提出了一种对两个不同字体的汉字进行自动形状渐变操作的方法，解决了如何在汉字轮廓间建立精确点匹配对以及如何得到包含多个不相连组件的复杂形状之间平滑渐变的难题。6）整合上述及其他关键技术（包括：最优输入数据集选取、启发式字形轮廓矢量化等），设计开发了一个高质量中文字库自动生成系统，实现从少量输入汉字自动生成包含6763个汉字的GB2312字库，可将中文字库的制作时间由现有的3~5人年降低到1~2人日甚至更少。.基于上述研究成果，在本项目的资助下，课题组共发表学术论文18篇，包括相关领域顶级会议论文3篇，SCI杂志论文1篇，EI收录15篇。申请国家发明专利6项，且另有3篇SCI杂志论文在审。.本项目的研究一方面显著提高了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开始变为可能。本项目的研究推动了面向汉字的形状分析与处理技术的发展，促进了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，已产生了一定的社会影响，有望在不远的将来取得显著的经济效益。