张龙海， 章夏芬， 韩德志， 毕 坤

(1.中海网络科技股份有限公司，上海 200135；2.上海海事大学 信息工程学院，上海 201306)



融合余弦度量的书法字图像匹配算法

张龙海1， 章夏芬2， 韩德志2， 毕 坤2

(1.中海网络科技股份有限公司，上海 200135；2.上海海事大学 信息工程学院，上海 201306)

对数字化书法作品检索的相关理论、方法及技术进行研究,提出一种新的融合余弦度量的形状匹配算法，通过把轮廓点间的余弦度量融合到欧氏距离中，更准确地反映出图像数据点之间的空间分布情况。试验结果表明，相对于采用基于欧氏距离的单一相似性度量匹配方法，融合余弦度量的形状匹配方法更能提高书法字检索的准确率。

欧氏距离；夹角余弦；书法字;数字图书馆

0 引 言

随着大数据时代的到来，承载着知识存储、检索、利用和开发重任的传统图书馆开始向更高效的数字图书馆转型。数字化技术的引入不仅使这些历史久远、日益“脆化”的书法瑰宝得以有效保存，而且可通过网络对传统文化进行传承与发展。然而，书法作品不同于标准的汉字，其存在笔画多样、作品多样、风格各异的特点，加之其通常时代久远，出现模糊与缺失，无法通过常规光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术进行检索识别。随着实际工作的开展，如何为用户提供快速准确的检索服务是计算机书法技术研究的一个难题。

数字化的书法字本质上就是图像，其检索实质上就是一种基于内容的图像检索(Content-Based Information Retrieval, CBIR)。然而,针对书法字本身的特点，只有形状才是其关键特征,颜色和纹理等都不是。……