汉字构形思维在动态字体设计中的应用研究

文章以汉字构形思维为研究理论,以汉字构形思维方法和动态字体设计的深层关系为依据,对动态汉字的创意思维路径进行系统的讨论与研究。从汉字构形思维与动态字体设计的关系中衍生出动态字体设计的设计思维路径:字意、字象、字境再到字律。在借鉴汉字构形思维方法的基础上,结合动态字体的时间性、空间性、运动性、叙事性以及联觉互动性的特点,实现更加生动、准确的文字意象表达,推动动态汉字设计在内涵和形式上的进一步创新与飞跃。     

汉字构形与商业空间设计

有五千多年历史的汉字是世界文化艺术的瑰宝,它构形巧妙,形体优美,意蕴丰富,是中华民族聪明才智的物化。商业空间设计和汉字构形艺术的相通之处表现在构形方法以及深层的美学法则上,和谐统一的均衡美、结构穿插的流动空间美是二者共同追求的意境,也是二者互动的纽带。本文将汉字三维化与商业空间设计相融会、结合。从而将中国的汉字艺术魅力推广、发扬,将商业空间设计民族化、内涵化。     

汉字构形与商业空间设计

有五千多年历史的汉字是世界文化艺术的瑰宝,它构形巧妙,形体优美,意蕴丰富,是中华民族聪明才智的物化。商业空间设计和汉字构形艺术的相通之处表现在构形方法以及深层的美学法则上,和谐统一的均衡美、结构穿插的流动空间美是二者共同追求的意境,也是二者互动的纽带。本文将汉字三维化与商业空间设计相融会、结合。从而将中国的汉字艺术魅力推广、发扬,将商业空间设计民族化、内涵化。     

汉字模糊结构分析

<正> 汉字识别意义重大,但由于构形复杂,至今并无根本性的突破。许多汉字识别方法,不是信息量过大,就是对汉字变形的适应能力较差,因而造成失误。1973年王浩先生提出以笔划顺序为主体的键盘输入方案,以期解决汉字的机械输入问题。在这一思想指导下,本文提出汉字模糊结构的见解,一个汉字对应于一个模糊偏序结构,从而建立一个变换算法,它将复杂的二维构形,变成一维的偏旁部首序列。这样就大大地压缩了样品汉字的存貯量,具备很强的变体识别能力,联想识别也迅速简便。此外,它使     

从汉字构形解析版式设计

汉字具有悠久的历史,它构形巧妙,形体优美,意蕴丰富,是中华民族聪明才智的物化,是中国乃至世界文化艺术的瑰宝,而版式设计是现代设计艺术的重要组成部分,是现代设计家必须具备的艺术修养和技术知识。它们在基本元素、结构及深层的美学追求上均有相通之处,因此我们完全可以从汉字构形的角度来看版式设计,以获得更多的艺术方面的灵感。     

象思维在字体设计中的运用

本文从影响汉字发展的象思维入手,从字体之象的形成出发,对汉字的构形、审美及设计进行了层层分析,并对汉字设计的思维模式在符号学的视域下进行了界定,以及对字体之象中的"事象"与"意象"进行的分析见解,对于汉字设计在设计思想及方法论上具有一定的指导价值与意义。     

基于ADO数据构形的VB动态分层报表

利用ADO数据构形技术可以对多表进行联合查询,生成具有清晰层次结构的分层记录集,为多种可视化控件和分层报表提供数据源。概述了数据构形技术的主要功能,通过简单的示例介绍了如何构建SHAPE命令并生成动态分层记录集,讨论了采用多种方法生成动态分层报表的关键技术。     

手写汉字联机识别——原理、方法与实践

由于汉字的数量多, 构形复杂, 以及书写时字体变化大, 手写体汉字的自动识别对计算机而言仍然是艰巨的任务。但是, 手写体汉字的联机识别, 由于记录了每一个汉字书写时的笔划顺序, 使得汉字的几何结构基本上可由笔划的一个有序集表示, 只剩下少量的汉学不能由此完全区分, 因而间题大大地简化, 这是手写体汉字联机识别近年来能够付诸实践的根本原因。     

基于ADO数据构形的VB动态分层报表

利用ADO数据构形技术可以对多表进行联合查询，生成具有清晰层次结构的分层记录集，为多种可视化控件和分层报表提供数据源。概述了数据构形技术的主要功能，通过简单的示例介绍了如何构建SHAPE命令生成动态分层记录集．讨论了采用多种方法生成动态分层报表的关键技术。     

基于结构约束生成对抗网络的书法汉字生成

目前书法汉字的生成研究在汉字生成过程中需要大量先验汉字组成信息,不仅对前期数据收集工作的要求较高,而且影响研究成果的扩展性.针对此问题,文中提出基于结构约束的条件堆叠生成对抗网络的书法汉字生成方法.将源汉字图像直接提取的汉字笔迹作为结构约束条件,通过条件堆叠生成对抗网络模型生成高质量的书法汉字.同时提出通过伪目标样本的...     

一种新颖的汉字字形相似度计算方法

为了利用字形描述技术识别相似汉字, 提出了三元组递归表示的汉字字形相似度计算方法。该算法把汉字表示为汉字结构、字首部件和字尾部件三元组, 以部件为运算对象, 字型结构为运算符, 将汉字描述为前缀表达式。通过建立汉字字形相似度计算递归模型, 使计算过程被逐层分解为原子部件间的相似性比较, 从而更好地降低了计算的复杂性。然后将其用于计算汉字的最佳相似字。实验结果表明, 该方法与人的认知结果吻合度很好, 算法是有效可行的。     

基于手写体汉字笔画提取重构的识别方法

提出了手写体汉字笔画宽度提取、基于提取出的笔画宽度归一化手写体汉字的方法，给出手写体汉字笔画重构的思想，实现了一种基于手写体汉字笔画提取的汉字重构并最终识别手写体汉字的算法，构建了手写体汉字的识别系统。实验证实，该方法可保证原有笔画特征信息，且能有效地识别手写体汉字。     

基于实时样本采集的个性化手写汉字输入系统设计

手写汉字识别是手写汉字输入的基础。目前智能设备中的手写汉字输入法无法根据用户的汉字书写习惯,动态调整识别模型以提升手写汉字的正确识别率。通过对最新深度学习算法及训练模型的研究,提出了一种基于用户手写汉字样本实时采集的个性化手写汉字输入系统的设计方法。该方法将采集用户的手写汉字作为增量样本,通过对服务器端训练生成的手写汉字识别模型的再次训练,使识别模型能够更好地适应该用户的书写习惯,提升手写汉字输入系统的识别率。最后,在该理论方法的基础上,结合新设计的深度残差网络,进行了手写汉字识别的对比实验。实验结果显示,通过引入实时采集样本的再次训练,手写汉字识别模型的识别率有较大幅度的提升,能够更有效的满足用户在智能设备端对手写汉字输入系统的使用需求。     

基于候选特征笔画和多类阈值的手写汉字切分

通过分析汉字的常见结构,鉴于汉字与汉字之间的距离和构成汉字的部件之间的距离的显著差异性,提出一种基于候选特征笔画和多类阈值的手写汉字切分方法.首先从构成手写汉字的笔画集合中提取候选特征笔画,根据候选特征笔画将手写汉字预切分,然后利用基于间距阈值的部件组合规则对过切分的汉字部件进行组合,最后采用基于单字宽度阈值的粘连汉字判断规则搜索粘连汉字,对粘连汉字进行递归切分.实验表明,该方法对连续手写汉字的切分准确率较高,具有一定的实用性.     

一个基于骨架汉字技术的字形设计与显示系统SCCDS

介绍了一个基于骨架汉字技术的字形设计与显示系统SCCDS。利用骨架汉字数据结构的灵活性, 该系 统能方便地进行字形的交互输入和修改。     

基于分布式表示的汉字部件表义能力测量与应用

汉字的表义性是其区别于表音文字的一大特点.部件作为构字单位,同汉字的意义之间有着很大的联系.然而,汉字部件的表义能力究竟如何是学界尚待讨论的课题.针对这一问题,该文从汉字部件入手,提出了融合部件的字词分布式表示模型.该模型在向量内部评测任务上性能获得了一定提升,在汉字理据性测量任务上也与人工打分结果显著相关.基于该模型...     

基于智能造字的生僻字中输入与显示研究

无法直接输入计算机或现有的计算机系统字库没有的汉字称为生僻汉字或特殊字。对字库中已包含的生僻汉字,基于造字机理的皮氏输入法可以无重码输入GB18030-2005包括的70244个汉字。对字库中没有的汉字,按照智能造字原理,按照汉字结构和基元进行输入,并生成汉字图片。然后采用插件技术,将生僻字的图片插入到Microsoft Word文档中,以达到输入生僻汉字的目的,为在Microsoft Word文档中完全输入所有的汉字提供了一种方法。     

汉字字形计算及其在校对系统中的应用

汉语是一种开放大字符集语言,汉字字形相似度计算是汉语信息处理的一项基础研究,对于汉字识别、计算机辅助的汉语文章校对和汉字教学都有重要作用.本文对现有汉字字形结构描述方法从图形相似角度进行了改进,并给出了一种基于结构描述的字形相似度计算算法,该方法计算相似度无需字形样本实例的学习训练,对于常用字和难于获取书写样本的生僻字的相似度计算,都具有很好的适应性,可满足不断扩大的汉字集合计算相似度的需要.实验表明,采用此法计算得到的GB2312中6763个汉字的相似字表,与人的认知结果吻合度很好,并应用于计算机辅助校对系统中的别字修改提示,显示出较好效果.     

汉字图形化设计中形与意的表现探究

汉字经过几千年的不间断演变，由象形到写意，每一个独立的汉字都有其自己的丰富的内涵和形态特征，成为许多设计师创作的基础和灵感。通过把握汉字本身的内涵，对其进行图形化进行处理，将其内在的含义表达出来，将外在的形式和内在的意蕴统一起来。是汉字图形设计的核心之一。     

Recognition of hand-printed Chinese characters using decision trees/machine learning C4.5 system

Recognition of Chinese characters has been an area of major interest for many years, and a large number of research papers and reports have already been published in this area. There are several major problems with Chinese character recognition: Chinese characters are distinct and ideographic, the character size is very large and a lot of structurally similar characters exist in the character set. Thus, classification criteria are difficult to generate. This paper presents a new technique for the recognition of hand-printed Chinese characters using the C4.5 machine learning system. Conventional methods have relied on hand-constructed dictionaries which are tedious to construct and difficult to make tolerant to variation in writing styles. The paper discusses Chinese character recognition using theHough transform for feature extraction and C4.5 system. The system was tested with 900 characters written by different writers from poor to acceptable quality (each character has 40 samples) and the rate of recognition obtained was 84%.