课题基金 / 基金详情

基于人工智能的古碑文书法文化传承技术研究

批准号:
62076200
项目类别:
面上项目
资助金额:
59.0 万元
负责人:
缪亚林
依托单位:
学科分类:
交叉学科驱动的人工智能
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
缪亚林

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
古碑文是中华民族宝贵的文化遗产,也是重要书法艺术的资料宝库,经过长年的风化腐蚀和人为破坏,碑文的保护与传承都面临巨大挑战。如何生动高效地记录和展现碑文,推动书法文化创新发展,是时代提出的重大课题。项目组前期研究表明现有的碑文处理算法较为复杂,效果不理想,而神经网络在图像处理领域有很好的应用前景。因此,将深度学习应用到碑文图像的去噪、修复、识别和书法字库生成中,通过人工智能技术来推动书法文化传承。本项目利用深度神经网络模型,结合残差学习和对抗训练,从多源相关图像中获取高层次上下文信息,在保留字体结构的同时实现碑文的去噪和修复;联合注意力机制和辅助分类器,实现碑文字体内容识别和书法风格分类;通过近似收敛策略还原分布相似度,进行字体风格迁移和碑文书法字库生成。本项目为书法文物的“活化”与“数字化”提供了新的尝试,也为传统文化的创造性转化、创新性发展提供了新的思路,为书法文化的传承和发扬贡献力量。
英文摘要
Ancient inscriptions are the valuable cultural heritage of the Chinese nation and an important treasure trove of calligraphy art. After years of weathering, corrosion and man-made destruction, the protection and inheritance of inscriptions are facing huge challenges. How to record and display inscriptions vividly and efficiently, and promote the innovation and development of calligraphy culture is a major issue raised by the times. The previous research of the project team shows that the existing inscription processing algorithms are more complex and the results are not ideal, while neural networks have a good application prospect in the field of image processing. Therefore, deep learning is applied to denoising, repairing, recognizing, and generating calligraphic character libraries of inscription images, and the inheritance of calligraphy culture is promoted through artificial intelligence technology. Firstly, this project uses the deep neural network model, combines residual learning and adversarial training, obtains high-level context information from multi-source related images, and realizes the denoising and restoration of inscriptions while retaining the font structure. Secondly, the project combines attention mechanism and auxiliary classifier to realize the recognition of inscription font content and the classification of calligraphy style. Finally, the project restores the distribution similarity through the approximate convergence strategy, and performs font style transfer and the generation of tablet calligraphy library. This project provides a new attempts for the "activation" and "digitization" of calligraphy relics, and also provides new ideas for the creative transformation and innovative development of traditional culture, and contributes to the inheritance and development of calligraphy culture.
古碑文是中华民族宝贵的文化遗产,也是重要书法艺术的资料宝库,经过长年的风化腐蚀和人为破坏,碑文的保护与传承都面临巨大挑战。如何生动高效地记录和展现碑文,推动书法文化创新发展,是时代提出的重大课题。现有的碑文处理算法较为复杂,效果不理想,而神经网络在图像处理领域有很好的应用前景。. 项目的主要研究内容包括书法碑文数据的采集、图像去噪和增强、书法内容识别和风格分类,以及书法字体迁移和字库生成。通过非接触式高清拍摄获取碑文图片数据,并进行预处理。利用基于渐进式生成对抗的古籍汉字图像去噪模型和基于自适应感受野的古籍汉字识别网络SKRDN,提高古籍汉字识别率。同时,结合注意力机制与卷积神经网络进行书法字体的内容识别和风格分类,解决了书法文字难以识别的问题。利用基于改进的边界平衡生成式对抗网络对书法体风格进行迁移。此外,本项目还实现了从标准印刷体到不同书法体风格的迁移,简化字体生成过程,提高生成字体图像的质量和训练学习的速率。. 本项目为书法文物的“活化”与“数字化”提供了新的尝试,也为传统文化的创造性转化、创新性发展提供了新的思路,为书法文化的传承和发扬贡献力量。不仅为古碑文书法文化的保护和传承提供了新的技术手段,而且推动了书法艺术的创新发展。通过人工智能技术的应用,项目为书法文化的传播和教育提供了新的途径,提高了公众对书法文化的认知和兴趣。同时,项目促进了多学科的交叉融合,为文化遗产保护领域的科学研究提供了新的视角和思路。. 项目目前共计培养毕业硕士5名,发表论文17篇(包含1篇已接受文章),申请发明专利5项、软件著作权6项,为书法文化的传承和发展做出重要贡献。
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