浅谈视觉传达设计基础课“书法艺术”教学

视觉传达设计中字体形式主要有装饰性美术字和中国书法两大基本类型,而书法是中国文化的主要载体,也是汉字表达情感的一门艺术。建立书法艺术观,辅之以艺术构成理论和相关美学原理,引导学生对书法内在规律和技巧能动地理解和能动地接受,强化视觉感悟。     

书法字库的设计实现与管理

通过对书法字库现状分析,阐述了书法字模创作、纸质书法字模二值化处理,数字书法图像切分、曲线轮廓描述与编码的过程;应用OpenType字形技术的开源性来设计书法字库的特殊性和添加连笔、行气、章法、风格等脚本;利用字库编辑软件与脚本工具生成OpenType书法字库。提出了解决当前网页、手机浏览缺失书法字体的思路,是设计出与世界文字信息交流相匹配的书法字库,并实现其在操作系统中的管理,使中国传统的书法文化能在电子信息交流中更好地得到传承和发展。     

浅析书法字体在茶叶包装设计中的应用

茶叶包装中书法字体的造型语言呈多元化发展趋势。茶文化与书法文化互相融合发展,从思想文化到意境传达,都相得益彰。书法字体在茶叶包装中应该怎样合理利用?文章主要从茶叶包装的现象研究、书法字体在茶叶包装中的样式特点、书法字体的意向性,以及茶叶包装中传统书法字体的创新这四个方面进行分析概述。     

书法机器人研究综述

书法机器人将书法创作与机器人技术相融合,通过控制机械臂模拟人的书写行为和书法创作,再现艺术魅力.机器人书法作为机器人运动规划的典型应用,对传统书法文化的传承和教育具有深远意义.按照书法机器人的研究脉络,回顾分析书法机器人的发展历程.首先介绍笔画分离与提取关键技术,总结虚拟笔刷建模的两种经典笔触模型;然后详细阐述书写轨迹涉及到的核心技术,应用不同的书写轨迹规划控制书写路径,在此基础上分析目前书写评价指标,讨论书法机器人的评价模型;最后回顾总结已有的研究进展及流程,对比传统书法机器人和智能书法机器人各自的优缺点,提出将传统的书写轨迹路径、笔触模型融入到智能书法机器人训练模块中,以弥补其在笔画书写顺序方面的不足.同时,展望书法机器人未来的研究方向和发展趋势,指出未来书法机器人可围绕深度神经网络、深度神经进化、深度强化学习等开展研究.     

书法装饰与岭南园林造园意匠探微

书法装饰在岭南园林造园中相互辉映。彰显了各自其独特的艺术风格,也丰富了园林艺术最具中国特色的文化现象。文章以书法与园林的共通性为切入点。分析了书法装饰与岭南园林造豳意匠关系,探讨了书法装饰对岭南园林造园艺术特色的深化。以期成为研究与弘扬岭南地域文化艺术的重要部分。     

“大数据+”中国书法的数字化保护与创新发展

书法大数据化是未来传统书法在信息时代持续发展的必由之路,书法借助大数据强大的分析和存储功能得到有效的保护和受到深度的挖掘。建立书法大数据库、书法在线交流平台、书法在线评估系统等一系列数字化信息系统。通过物联网、云计算等手段,开发书法的文化价值、科学价值、历史价值以及情感价值。     

基于轮廓拟合的新风格书法字合成

限于当前有限的数字书法资源,书法数据库中有时不一定有用户所需风格的书法字图像。针对这个问题,提出了基于两个书法字轮廓合成一系列具有中间风格的新书法字的方法。首先提取同一字不同风格的两个样本字的轮廓,接着用贝塞尔曲线拟合轮廓,再把矢量化轮廓字并归一化以获取可比性;然后,通过形状匹配法找到两个书法字对应的轮廓点对,选取关键点作为控制点,合成具有中间风格的书法字矢量轮廓;最后,用填充算法填充轮廓得到一个新风格的书法字。     

高俊虹作品

<正>设计说明:《悟与书》这是一位文化学者多年来对于书法的感悟与潜心研习的两部作品集。第一部书写作品集以荷为主题,借用水墨荷叶和作者的书法文字作为主要元素,表达作者在本书中所体现的浓厚的诗意和禅意,色彩用黑白灰蓝为主色调,意在传达作者对传统文化独到的感悟和见解以及在书写艺术中保持几十年如一日的那份执着和宁静。封底用大面积的空白衬托了一枚作者以"守望"为题的印章,如同半月照耀守护着宁静的书文字书写的海洋。     

浅论古代书画关系暨书法对当代中国画的实践意义

书法作为中国画的一种环境条件,一种文化形态或文化精神的条件,是因为有书法文化环境的存在,才有的书法化的中国画。本文通过对中国原始书画的某些共生现象和历史上一些代表性书画家的创作实践及意识等因素,论证书法艺术对当代中国画发展的实践意义。     

基于笔触特征三角形的手写汉字书法效果美化方法

提出笔触特征三角形方法,它为手写字字形骨架添加毛笔书法效果,以达到美化手写字的目的。该方法首先 提取手写数据中的书法特征和字形结构特征点集,构成字形骨架;然后通过添加笔触特征三角形序列生成笔画宽度信 息;最后利用I3-样条曲线对生成的手写字轮廓线进行平滑,得到最终美化结果。该方法仅利用计算机采集到的手写 汉字的点线坐标信息,以三角形方法为手写汉字添加书法特征,适用于各种手写汉字采集设备。     

中国书法的意境空间

文章试图通过从要素构成方面的汉字、创作者、画面三个角度解析中国书法的意境空间构成。     

用爬虫法提取书法笔画

笔画承载着书法字区别于打印体的重要信息,是书法字识别、书法风格分类和作品真伪鉴别的基础.但书法笔画粗细多变,有交叉、有变形、有粘连,尚未有实用的书法笔画提取方法.为此,提出用爬虫法提取书法字笔画的方法:先用细化算法得到一个像素点宽的书法字骨架;然后使用爬虫根据书写规则探测路径,遇交叉处时派生多个侦探爬虫探测并选择正确路径;再将骨架笔画路径用8链码表示走势,并计算笔画类型;根据笔画类型及相交位置计算笔画相交类型,再根据相交类型计算交叉区域笔画轮廓的划分方式,将交叉区作为共享区分配给不同的轮廓笔画;最后补全轮廓线得到书写时的笔画原貌.实验结果表明,该方法对篆书、隶书、楷书的笔画提取是有效的,能为笔画变形粘连的行书、草书的笔画提取奠定研究基础.     

电脑时代如何开展学生书法教育

书法是中国艺术中最高级的表现形式,是中国传统文化的象征。在高呼素质教育的今天,我们忽视了对中国传统文化艺术——书法的教育学习。尤其是在这个电脑时代,我们发现不少学生的电脑打字又快又好,但书写能力急剧下降。本文针对电脑时代如何开展书法教育阐述了几点建议,供大家商榷。     

书法在山水画中的美学地位分析

在我国漫长的文化发展历史上,一直盛行着"书画同源"的美学观点。作为中国传统文化宝库中的两块瑰宝,书法与山水画两者之间有着密不可分的紧密联系。本文拟从"书画同源"这一美学观点的基本内涵谈起,通过解读书法与山水画的共生现象,来分析书法艺术在我国传统山水画中的美学地位,同时对中国现代山水画的创作做出一定意义上的反思和探索。     

林存真,将传统赋予新生

正林存真,中央美术学院设计学院副院长,副教授。领学生钻胡同,与老艺人聊天。她还是一名收藏爱好者,痴迷于那些带有岁月痕迹的老家什。她与奥运有着不解之缘,去年,她设计的"墨舞冬奥"2022年冬奥会申办标志获得好评,她以运动员和冰雪滑道勾勒出一个中国书法"冬"字,使奥运标志充满了独特美感和东方韵味。"用中国的书法作为设计元素在我的脑子里已经存在很多年了,因为汉字和书法是承载中国文化最多的载体,我希望通过奥运这个巨大的平台让更多的人看到中国文化的样貌!"     

风格一致的书法匾额生成

针对匾额上的书法字通常希望书法名家来题写而找名家不易的问题,提出一种使用优秀历史书法作品图像生成风格一致的书法匾额的方法:首先,从书法库中检索匾额所需内容,提取书法图像的笔画特征、结体特征和章法特征作为度量依据;接着,以内容中第1个书法字的风格为基准,计算多个书法词组内的风格一致性程度,按一致程度值排序;然后,对选中的书法词组图像进行分段连续光滑矢量化,以使缩放不失真,曲线段间保持C~1连续.最后,生成风格一致、颜色一致、大小一致的书法匾额.用CADAL书法库中3 146幅单字图像进行匾额合成实验,结果表明,该方法对风格一致性分类的平均准确率为0.97,用户对所生成的匾额基本满意.     

不用笔墨纸砚，也能过书法瘾

书法作为一种凝结一我国传统文化精叠的艺术形式,千百年以来始终散发着独特的魅力,影响了一代又一代的中国人。相信许多爱好书法的朋友,每天都面对那些中规中矩的印尉字体,都曾经感到过一丝倦怠。其实借助计算机中的各种书法字体,也可以让我们忙里偷闲地体验一下书法的乐趣。     

论当代艺术视角下陶瓷书法对传统书法的借鉴与革新

传统书法与陶瓷书法都是中国传统艺术中的重要门类,融合了我国民族文化的独特内涵和精神面貌。纵观中国美术发展史,陶瓷书法始终没有完全脱离传统书法的影响和渗透,文章分别就其审美、气韵、意趣等角度谈陶瓷书法艺术与传统书法艺术的关联,旨在探索如何在当代艺术视角下创作出无愧于时代的艺术精品。     

基于改进DenseNet网络的书法字体识别算法

汉字书法是中华传统文化的代表,但是,由于书法字体具有风格迥异、结构复杂、变形繁多等特点,给大众学习和欣赏书法带来了极大障碍.为了解决普通老百姓解读书法作品的困难,提出一种基于改进DenseNet网络的书法字体识别算法,设计区域权值比例池化规则替换传统DenseNet网络的最大池化和平均池化规则,采用Nadam算法优化模...     

多损失融合网络的中国书法字体与风格分类

目的 中国书法博大精深,是中国文化很重要的组成部分。书法字体与风格分类是书法领域的研究热点。目前书法字体和书法风格两个概念混淆,并且书法风格分类准确率不高,针对上述问题,本文将两个概念进行区分,并提出了一个融合多损失的孪生卷积神经网络,能同时解决中国书法字体以及风格分类问题。方法 提出的网络包含两个共享权重的分支,每个分支用于提取输入图像的特征。为了获得不同尺度下的特征表示,将Haar小波分解嵌入到每个网络分支中。与传统孪生神经网络不同的是,将网络的每个分支扩展为一个分类网络。网络训练时融合了两类不同的损失,即对比损失和分类损失,进而从两个角度同时对网络训练进行监督。具体来说,为了使来自同一类的两幅输入图像特征之间的距离尽可能小、使来自不同类的两幅输入图像特征之间的距离尽可能大,网络采用对比损失作为损失函数。此外,为了充分利用每幅输入图像的类别信息,在网络每个分支上采用交叉熵作为分类损失。结果 实验结果表明,本文方法在两个中国书法字体数据集和两个中国书法风格数据集上的分类准确率分别达到了99.90%、94.09%、99.38%和93.28%,高于对比方法。两种损失起到了良好的互补作用,Haar小波分解的引入在4个数据集上均提升了分类准确率,在风格数据集的提升效果更为明显。结论 本文方法在中国书法字体以及风格分类两个任务中取得了令人满意的效果,为书法领域研究工作提供了新思路。