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12月18日 刘丽:基于组件级风格学习与结构感知引导的中国书法字体生成研究


来源:
学校官网

收录时间:
2024-12-13 09:09:20

时间:
2024-12-18 14:30:00

地点:
闵行校区信息楼魔方厅

报告人:
刘丽

学校:
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关键词:
中国书法,字体生成,组件级风格学习,结构感知引导,模式识别,深度学习

简介:
中国书法字体生成是一个具有高度挑战性的研究领域,其复杂性主要源于汉字数量的庞大、笔画细节的精细以及字符结构的复杂性。此外,作为一种独特的视觉艺术形式,书法笔画展现出丰富多样的风格变化,进一步增加了生成任务的难度。本报告深入探讨了中国书法字体生成领域的最新研究进展,并提出了一种创新性的方法,基于组件级风格学习与结构感知引导策略,从局部与全局两个层面有效捕捉书法字体的复杂特性,为解决相关挑战提供了新的思路和技术支持。

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报告介绍:
中国书法字体生成是一个具有高度挑战性的研究领域,其复杂性主要源于汉字数量的庞大、笔画细节的精细以及字符结构的复杂性。此外,作为一种独特的视觉艺术形式,书法笔画展现出丰富多样的风格变化,进一步增加了生成任务的难度。本报告深入探讨了中国书法字体生成领域的最新研究进展,并提出了一种创新性的方法,基于组件级风格学习与结构感知引导策略,从局部与全局两个层面有效捕捉书法字体的复杂特性,为解决相关挑战提供了新的思路和技术支持。
报告人介绍:
刘丽,工学博士,南昌大学数学与计算机学院副教授,硕士生导师,从事模式识别与深度学习等领域的研究工作,相关研究成果在TIP,TIFS,PR,ESWA等多个国际著名学术期刊上发表。

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