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https://www.scribd.com/embeds/514605487/content

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http://qdcypf.com/q-124262.html

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大家好！

在这里分享一下我的个人观点。

对于老师提出的四个问题我逐一进行回答。

首先，说说怎样的字好看。

从一个单体字来看，无论是行书还是楷书，们两个层次。第一层是结字，就是字的间架结构搭配合理、重心相对稳定、比例协调、突出重点；第二层是笔法，就是用笔的技巧。讲究运笔快慢、轻重、转折、顿挫以及主笔的处理等。

结字是形，笔法是神。

其次，说说怎样叫实用。一般来说我们写的字楷书和行书较多，这也是使用过程性最多的两种书体。

楷书一般总在财务记账、手工制图的标注等；行书相对广泛些，适用各种记录、书写等。

第三，我回答二者可以兼得吗？我的观点是可以。结字和笔法掌握好以后，对于单体字来说没有问题。但是，还需要进行章法的学习。

章法是讲究通篇整体效果，也就是字与字之间的穿插，大小搭配、疏密搭配，字与字之间的连接（或笔断意连）；行与行之间的协调、让位等。

在我们学习的基础上，熟练后自然二者可兼得。

第四，我评价一下老师的字。

整体效果很好，特点突出，笔法熟练，但是，有个别字的间架结构不太协调。

个人观点，与诸位老师分享，不当之处，多多包涵！[祈祷][祈祷][祈祷]

下面附上我使用1.0红色中性笔写的一页字，请各位老师们指点，谢谢！！

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硬笔字怎样叫好看，怎样叫实用，可以二者兼得吗？我写的评价一下？

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大家好！ 在这里分享一下我的个人观点。 对于老师提出的四个问题我逐一进行回答。 首先，说说怎样的字好看。 从一个单体字来看，无论是行书还是楷书，们两个层次。第一层是结字，就是字的间架结构搭配合理、重心相对稳定、比例协调、突出重点；第二层是笔法，就是用笔的技巧。讲究运笔快慢、轻重、转折、顿挫以及主笔的处理等。 结字是形，笔法是神。 ...

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http://www.xjishu.com/zhuanli/55/202010566088.html

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本公开涉及图像评价技术领域，尤其涉及一种硬笔书法作品评判方法。

目前借助信息技术解决书法评判问题时，依据研究对象的不同可以分为联机书法评判和脱机书法评判两种，联机评判是指通过手写平板等输入设备收集书写过程中的各项信息来进行书法评判；脱机评判是指通过将学生按照字帖书写的字进行拍照或扫描处理，转化为计算机可处理的静态图像文件，对图像进行特征选取、特征比对来进行书法评判。由于脱机汉字评判在书写时不需要必须使用特别的输入设备，约束条件少，且从教学层次讲，临摹字帖相较于手写平板等输入设备更适合学生学习书法笔法，所以对比联机评判而言，脱机评判在书法教学中更具有指导意义。但脱机汉字评判存在的缺点在于只能利用图像静态信息，对比联机汉字评判包含更丰富的动态特征信息，特征随着输入过程由智能设备记录下来而言，难度较大。

对于计算机而言，图像包含的信息是由所有像素点组成，计算机很难分辨一个硬笔汉字图像的哪些像素点代表笔画，哪些像素点代表汉字书写时转折、起笔等特征，而这些特征对于评判硬笔汉字的书写好坏具有重要意义。常见的书法图像特征包括统计特征和结构特征，统计特征是指在同一类字符中使用一定的方法通过统计结果形成的特征，如图像灰度特征、信息嫡等。统计特征虽然没有充分利用汉字的结构信息，但因汉字结构复杂，反而使得汉字比其他西方文字具有更强的鉴别能力，所以汉字的统计特征经常应用于汉字识别领域，但统计特征的缺点也使得其不适合作为汉字评价研究的特征。结构特征是指构成汉字基本要素，如笔画、部件、特征点等，结构特征符合人们认知、书写汉字的过程，反应汉字的内在结构性质。汉字结构特征研究遵循先抽取汉字结构的基本单元，如笔画、部件等，再由这些基本结构单元构成汉字特征的研究思路，但汉字部件、笔画提取困难，结构间拓扑关系复杂，难有良好的效果。因此，如何自动、准确地标注硬笔汉字图像中的有效特征信息，并通过这些特征信息进行计算，对汉字书写美观程度进行评判成为了汉字评价的难点。

上述缺陷是本领域技术人员期望克服的。

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本公开提供一种硬笔书法作品评判方法，用以解决如何基于硬笔汉字图像中的有效特征信息对汉字书写美观程度进行准确评判的问题。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本公开采用的主要技术方案包括：

本公开一实施例提供一种硬笔书法作品评判方法，包括：

s1、以评判标准为依据获取硬笔汉字图像，并基于硬笔汉字图像建立评判数据集；

s2、针对评判数据集中的汉字基于特征点集进行特征选取得到多个特征，其中特征点集为构成各汉字的全部特征点组成的集合；

s3、基于主动形状模型对多个特征的特征点进行自动标注，得到标注特征；

s4、将评判数据集中的标准字与待评价字的按照标注特征进行比对和计算，得到多个特征相似度；

s5、根据多个特征、标注的特征点和特征匹配算法建立汉字特征库；

s6、基于汉字特征库中汉字对应的评分标注和特征相似度建立汉字自动评判模型。

在本公开一实施例中，步骤s1之前还包括：

s0、构建评判标准，所述评判标准包括评价内容和评价内容的文字描述；

步骤s0包括：

s01、按照汉字的形体结构将评价内容划分为整体、部件和笔画三个评价层次；

s02、在每一评价层次中分别包括多个评价要素，整体评价层次中的评价要素至少包括笔画长短比例、笔画倾斜度、笔画类型、笔画间距关系、同类笔画平行关系；部件评价层次中的评价要素至少包括部件形态、部件疏密距离和部件比例；笔画评价层次中的评价要素至少包括整字形态、整字位置和整字大小；

s03、针对评价内容的文字描述按照每一评价层次的评价要素对应具体的评价要素详解；

s04、将评价层次、评价要素和评价要素详解均从自然语言转换为计算机语言，得到具有量化评价指标的评判标准。

在本公开一实施例中，步骤s1包括：

s11、获取书写者按照标准字帖进行书写后得到的整个字帖图像；

s12、将整个字帖图像分割为单个汉字图像；

s13、对单个汉字图像进行预处理得到处理后图像，其中预处理包括去噪、二值化和图像分辨率大小调整；

s14、以评判标准为依据对处理后图像进行评分标注，标注后的数据组成评判数据集。

在本公开一实施例中，步骤s2中的多个特征包括：整体评价层次和部件评价层次的特征均包括距离、方向、质心和外接矩形；笔画评价层次的特征包括笔画长度、笔画倾斜度、笔画间距和笔画曲率。

在本公开一实施例中，所述多个特征包括质心特征、距离特征、方向特征、外界矩形特征、笔画长度特征、笔画倾斜度特征、笔画间距关系特征和笔画曲率特征，步骤s2中基于特征点集进行特征选取得到多个特征包括：

s21、根据特征点的分布特性通过补全的方式得到覆盖单个汉字骨架的全部特征点，根据覆盖单个汉字骨架的全部特征点的横坐标计算平均值得到横坐标方向的质心，根据覆盖单个汉字骨架的全部特征点的纵坐标计算得到纵坐标方向的质心，获取质心特征；

s22、遍历汉字整体或汉字中某一部件的全部特征点，数量记为m，以质心为起点、特征点为终点形成m个特征向量，分别计算每个特征向量的长度，形成含有m项的距离特征数列，获取距离特征；

s23、遍历汉字整体或汉字中一部件的全部特征点，数量记为m，以质心为起点、特征点为终点形成m个特征向量，分别计算每个特征向量的方向余弦，形成含有m项的方向特征数列，获取方向特征；

s24、在特征坐标系内找到所有特征点横坐标的最小值xmin和横坐标的最大值xmax，以及纵坐标的最小值ymin和纵坐标的最大值ymax，根据xmin、xmax、ymin、ymax确定的四个坐标位置(xmin,ymin)，(xmin,ymax)，(xmax,ymin)，(xmax,ymax)作为外界矩形的四角位置，根据外界矩形的四角位置确定外界矩形的长度、宽度和面积，获得外界矩形特征；

s25、计算每一笔画中起笔特征点与终笔特征点的直线距离，得到的直线距离为笔画长度，获取笔画长度特征；

s26、通过遍历某一笔画的全部特征点，对任意连续特征点集中两个特征点构成特征向量，计算每一特征向量与预设方向的夹角余弦值，基于多个夹角余弦值得到的平均值作为笔画倾斜度，获取笔画倾斜度特征；

s27、按照预设的书写顺序提取笔画并进行编号，根据编号选取相邻笔画中的起笔点、终笔点并通过一一对应形成多组对应点，分别计算对应点之间的距离取平均值，获取笔画间距关系特征；

s28、判断每一笔画的起笔点、终笔点和等分点三个特征点是否共线，如果三个特征点不共线，则根据三个特征点连接组成的三角形确定外接圆，计算外接圆的半径作为特征点的曲率，获取笔画曲率特征。

在本公开一实施例中，步骤s3包括：

s31、按照预设标准针对汉字的形体特征选择特征点；

s32、选取预设数量的单个汉字图像，按照特征点的位置进行特征点的标注；

s33、通过仿射变换的方式将预设数量的单个汉字图像分别与平均形状进行形状对齐；

s34、针对对齐后的形状进行主成分分析，得到初步形状模型；

s35、对初步形状模型的特征点向目标图像进行调整，得到特征点的局部灰度模型；

s36、基于初步形状模型和特征点的局部灰度模型对处理后图像进行手写形状搜索，得到标注特征。

在本公开一实施例中，步骤s36包括：

将处理后图像作为测试集，将初步形状模型覆盖在处理后图像上，将特征点的坐标记为向量

根据初步形状模型和特征点的局部灰度模型对处理后图像进行手写字形状搜索，确定处理后图像的各特征点的最佳匹配位置；

将处理后图像的所有特征点调整到最佳匹配位置，将特征点的新坐标即为新形状向量

将向量进行仿射变换，使其与新形状向量达到最为接近的要求，得到更新的向量以更新的向量重复进行手写字形状搜索，直到达到搜索停止的条件，对最后的向量的特征点的位置进行标注，得到标注特征。

在本公开一实施例中，步骤s4包括：

从不同特征的评价角度将标准字与待评价字按照相应的特征匹配算法进行特征的比对和计算，得到标准字与带测评字的特征相似度；

所述特征匹配算法包括皮尔逊相关系数、余弦相似度、欧氏距离和比例关系；

所述特征相似度包括基于皮尔逊相关系数计算得到的距离特征相似度，基于余弦相似度计算得到的方向特征相似度、笔画倾斜度特征相似度，基于欧氏距离计算得到的质心特征相似度，基于比例关系计算得到的外接矩形相似度、笔画长度特征相似度、笔画间距特征相似度和曲率特征相似度。

在本公开一实施例中，步骤s5包括：

s51、将步骤s2得到的特征、步骤s3得到的标注的特征点和步骤s4中的特征匹配算法添加到汉字特征库中，所述汉字特征库包括特征点库和特征匹配算法库；

s52、基于汉字特征库对每一个新待评价的汉字，利用特征点库通过建立的主动形状模型进行特征点提取，并利用特征匹配算法库中的特征对比算法模型进行特征的相似度计算得到各个特征的特征相似度。

在本公开一实施例中，步骤s6中的汉字自动评判模型包括采用阈值分级法、支持向量机和k近邻得到的等级评判模型和采用线性回归得到的百分制评判模型，其中所述等级评判模型为三级评判模型。

(三)有益效果

本公开的有益效果是：通过建立评判标准来量化评判指标，选取多个特征的有效信息从多角度将待评价字与标准字进行书法作品比对，利用主动形状模型对特征点进行提取和标注，可以提升标注准确率，提高评判工作的专业性、客观性，利用计算机实现对硬笔汉字书写美观度的自动评判。

附图说明

图1为本公开一个实施例提供的一种硬笔书法作品评判方法的流程图；

图2为本公开一个实施例中步骤s0的流程图；

图3为本公开一个实施例中评价标准细则及评价指标图；

图4为本公开一个实施例中步骤s1的流程图；

图5为本公开一实施例中所设计的标准字帖；

图6为本公开一实施例中分割后单个汉字的原始数据图；

图7为本公开一实施例单个汉字的书法图像灰度直方图；

图8为本公开一实施例中书法图像二值化处理前后的对比图；

图9为本公开一实施例中硬笔楷体书法评价工具图；

图10为本公开一个实施例中步骤s3的流程图；

图11为本公开一实施例中特征点移动示意图；

图12为本公开一实施例中局部纹理大小变化趋势图；

图13为本公开一实施例中特征点最佳的匹配位置搜索方法图。

具体实施方式

为了更好的解释本公开，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本公开作详细描述。

本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本公开的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本公开的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本公开。本文所使用的术语"和/或"包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

基于上述，本公开提供一种基于领域专家视角的硬笔书法作品评判方法，该方法包括：评判标准制定和评判模型建立，评判标准制定主要包括以领域专家视角整理评判标准，量化评判指标；评判模型建立包括建立评判数据集、特征选取及特征自动标注、特征比对计算、建立汉字特征库和建立自动评判模型。

图1为本公开一个实施例提供的一种硬笔书法作品评判方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：

如图1所示，在步骤s1中，以评判标准为依据获取硬笔汉字图像，并基于硬笔汉字图像建立评判数据集；

如图1所示，在步骤s2中，针对评判数据集中的汉字基于特征点集进行特征选取得到多个特征，其中特征点集为构成各汉字的全部特征点组成的集合；

如图1所示，在步骤s3中，基于主动形状模型对多个特征的特征点进行自动标注，得到标注特征；

如图1所示，在步骤s4中，将评判数据集中的标准字与待评价字的按照标注特征进行比对和计算，得到多个特征相似度；

如图1所示，在步骤s5中，根据多个特征、标注的特征点和特征匹配算法建立汉字特征库；

如图1所示，在步骤s6中，基于汉字特征库中汉字对应的评分标注和特征相似度建立汉字自动评判模型。

基于上述评判方法，对每个汉字评判标准选取特征，通过从多角度选取不同的算法建立书法作品评判模型，不同结构的汉字和不同的评价角度具有较好的评判准确率。

以下对图1所示实施例的各个步骤的具体实现进行详细阐述：

在步骤s1中，以评判标准为依据获取硬笔汉字图像，并基于硬笔汉字图像建立评判数据集。

在本公开一实施例中，步骤s1之前还包括：

s0、构建评判标准，所述评判标准包括评价内容和评价内容的文字描述。

图2为本公开一个实施例中步骤s0的流程图，如图2所示，步骤s0具体包括以下步骤：

在步骤s01中，按照汉字的形体结构将评价内容划分为整体、部件和笔画三个评价层次。

在步骤s02中，在每一评价层次中分别包括多个评价要素，整体评价层次中的评价要素至少包括笔画长短比例、笔画倾斜度、笔画类型、笔画间距关系、同类笔画平行关系；部件评价层次中的评价要素至少包括部件形态、部件疏密距离和部件比例；笔画评价层次中的评价要素至少包括整字形态、整字位置和整字大小。

在步骤s03中，针对评价内容的文字描述按照每一评价层次的评价要素对应具体的评价要素详解。

本实施例中，评判标准的制定过程中首先与书法领域专家讨论，参考《中小学书法教育指导纲要》，由专家总结出如下对于小学硬笔书法(本实施例中以硬笔楷体为例)从教学角度出发的汉字总体评价标准，如表1所示：

表1硬笔楷体书法总体评价

其次，依据上述表1所示的评价标准，结合专家在评价工作中关注的重点，将评价标准按照汉字形体结构中整体、部件、笔画的三个层次进行拆分，梳理基于教学层次评价工作中评价要素，如表2所示：

表2硬笔楷体书法评价要素

在步骤s04中，将评价层次、评价要素和评价要素详解均从自然语言转换为计算机语言，得到具有量化评价指标的评判标准。

将上述的评价标准细化，制定详细的评价细则，并对每条评价细则形成量化指标，例如可以邀请书法领域专家研讨，以专家的专业视角，从整字、部件、笔画三个层次分别进行评价，确定评价细则。再将上述评价细则转换为计算机语言进行表达，形成可量化的评价指标，图3为本公开一个实施例中评价标准细则及评价指标图，如图3所示，对于笔画层次，包括单一笔画的评价指标和笔画间的评价指标。

经过步骤s0先以专家视角制定评判指标并量化后，步骤s1中建立评判数据集，以评判标准为基础确定数据类别与建立方向。为保证最终可以收集到足够丰富和多样的硬笔汉字图像以涵盖评判标准中规定的所有结构类型，可以自行设计字帖并规定学生需临摹的汉字作为引导方向，并对收集上来的数据进行预处理及标注。

图4为本公开一个实施例中步骤s1的流程图，如图4所示，步骤s1具体包括以下步骤：

在步骤s11中，获取书写者按照标准字帖进行书写后得到的整个字帖图像。

其中标准字帖是标准汉字字帖，设计过程为通过与书法专家探讨，在中小学生常用的3500个汉字中，挑选出包含独体字、左(中)右结构、上(中)下结构、半包围结构、全包围结构在内的全部5种结构的样字，共计960个，并制作成字帖，字帖共计32页，每页有标准汉字30个，每个汉字均有标准汉字示范，由书法专家书写，以便学生进行临摹仿写时进行参照。并附有田字格以及空白格的书写区域，模拟中小学生书写时的常见情景，以便他们进行临摹仿写，图5为本公开一实施例中所设计的标准字帖。

之后，将设计好的标准字帖交付给出版社进行出版印刷，并通过某地两所学校分发给在校中小学生，在书法课上由教师指导，完成对于字帖的书写，书写者覆盖三年级至九年级的学生，在书写完成后将全部字帖收集回实验室，手动使用扫描仪将书写好的字帖转化为电子图像进行存储。

在步骤s12中，将整个字帖图像分割为单个汉字图像。为了便于对每个汉字书写情况的分析，需要将整个字帖图像分割为单个汉字图像，图6为本公开一实施例中分割后单个汉字的原始数据图。

在步骤s13中，对单个汉字图像进行预处理得到处理后图像。

在本公开的一实施例中，其中预处理包括去噪、二值化和图像分辨率大小调整。去噪过程使用中值滤波，二值化过程采用对每张图片单独计算阈值的方法，具体流程为统计每张汉字图像的灰度值，形成灰度直方图，图7为本公开一实施例单个汉字的书法图像灰度直方图。如图7所示，该图整体将会呈现两个峰值，一个峰值集中于主要背景色，一个峰值集中于笔迹颜色，取两个峰值的中值作为阈值进行二值化处理，将大于阈值的像素点像素值设置为255，小于阈值的像素点像素值设置为0。最后将所有图像的大小调整为70*70分辨率，图8为本公开一实施例中书法图像二值化处理前后的对比图。

在步骤s14中，以评判标准为依据对处理后图像进行评分标注，标注后的数据组成评判数据集。

在本公开的一实施例中，为了实现计算机评价，需要对所有数据给出评价所需的分数标注(即评分标注)，以作为训练标签送入训练模型进行学习。为方便标注工作，本公开编写实现了基于评价标准的硬笔楷体书法评价工具，该工具内置了全部标准字样本及评价标准，并对每一条标准细则都给出了相应的解释说明。其中汉字整体打分有5级制和百分制两种打分方式，其余各项评价标准为5级制，1级代表最差，5级代表最好，图9为本公开一实施例中硬笔楷体书法评价工具图。

在步骤s2中，针对评判数据集中的汉字基于特征点集进行特征选取得到多个特征。

其中特征点集为构成各汉字的全部特征点组成的集合，通常汉字笔划上的端、折、歧、交点和汉字背景上的关键背景点称为汉字特征点，反映汉字结构的本质特征，集中汉字主要的结构信息。本实施例步骤s2中的多个特征包括质心特征、距离特征、方向特征、外界矩形特征、笔画长度特征、笔画倾斜度特征、笔画间距关系特征和笔画曲率特征。

本公开设计12个可直接用于计算的数学特征，其中整体层次和部件层次都各包含距离、方向、质心、外接矩形四个特征，笔画层次包含笔画长度、笔画倾斜度、笔画间距和笔画曲率四个特征。为从图像中抽取到上述特征，本公开还提供一个基于特征点集的特征表示方法，其本质是利用组成该特征的所有相关特征点集的坐标进行运算，以得到表示该特征的一个数列或向量。步骤s2中基于特征点集进行特征选取得到多个特征过程中每个特征的描述及运算方法如下：

(1)根据特征点的分布特性通过补全的方式得到覆盖单个汉字骨架的全部特征点，根据覆盖单个汉字骨架的全部特征点的横坐标计算平均值得到横坐标方向的质心，根据覆盖单个汉字骨架的全部特征点的纵坐标计算得到纵坐标方向的质心，获取质心特征。其中图像的质心也称为图像的重心，在整体层次和部件层次都存在，质心的位置直接反映了汉字笔画的分布状况，及汉字重心在田字格中的位置。

为抽取到图像的质心特征设计如下方法：(1-1)通过特征点计算出覆盖汉字骨架的所有点。依据汉字所选取的特征点的特性，通过补全每两点的之间的所有点可得到汉字骨架中的所有点，因硬笔汉字在肉眼观察中仅为线条笔画构成的图像，所以在此以汉字骨架来表示汉字中的所有点。(1-2)分别计算横坐标x方向与纵坐标y方向的质心，x方向的质心为所有点横坐标的平均值，y方向的质心为所有点纵坐标的平均值。

(2)遍历汉字整体或汉字中某一部件的全部特征点，数量记为m，以质心为起点、特征点为终点形成m个特征向量，分别计算每个特征向量的长度，形成含有m项的距离特征数列，获取距离特征。

其中距离特征在整体层次和部件层次都存在，主要为由特征点集形成的向量组的向量长度特征。特征提取策略为对全部特征点与质心形成特征向量，计算任意向量的长度|aibi|，形成一组距离特征数列。

为抽取到书法图像距离特征设计如下方法：(2-1)遍历整体或某一部件的全部特征点(数量记为m)。(2-2)以质心特征点为起点(a)，以其余特征点为终点(b)，表示出每个特征点向量为abi，构成一个含有m个向量的向量组x：ab0，ab1，......，abm。(2-3)分别计算出每个向量的长度|ab0|，构成一个含有m项的数列。

(3)遍历汉字整体或汉字中一部件的全部特征点，数量记为m，以质心为起点、特征点为终点形成m个特征向量，分别计算每个特征向量的方向余弦，形成含有m项的方向特征数列，获取方向特征。

其中方向特征在整体层次和部件层次都存在，主要为由特征点集形成的向量组的向量方向余弦特征。特征提取策略为对全部特征点与质心形成特征向量，计算任意向量的方向余弦，形成一组方向特征数列。

为抽取到书法图像的方向特征设计如下方法：(3-1)遍历整体或某一部件的全部特征点(数量记为m)。(3-2)以质心特征点为起点(a)，以其余特征点为终点(b)，表示出每个特征点向量为abi，构成一个含有m个向量的向量组x：ab0，ab1，......，abm。(3-3)分别计算出每个向量的方向余弦，构成一个含有m项的方向值数列。

(4)外接矩形特征在整体层次和部件层次都存在，汉字外接矩形特征是描述评价汉字形状外观和汉字占字格大小的重要特征。为抽取到汉字的外接矩形特征设计如下方法：(4-1)在特征坐标系内找到所有特征点横坐标的最小值xmin和横坐标的最大值xmax，以及纵坐标的最小值ymin和纵坐标的最大值ymax，根据xmin、xmax、ymin、ymax确定的四个坐标位置(xmin,ymin)，(xmin,ymax)，(xmax,ymin)，(xmax,ymax)作为外界矩形的四角位置。(4-2)根据外界矩形的四角位置确定外界矩形的长度、宽度和面积，获得外界矩形特征。

(5)笔画长度特征是笔画评价的重点，特征提取策略和具体方法为：计算每一笔画中起笔特征点(a)与终笔特征点(b)的直线距离，得到的直线距离为笔画长度，获取笔画长度特征。

(6)笔画倾斜度特征是以横画为主在汉字中有部分笔画通常有适当的倾斜角度，为抽取到汉字笔画倾斜度特征设计如下方法：(6-1)通过遍历某一笔画的全部特征点，对任意连续特征点集中两个特征点构成特征向量aibi。(6-2)计算每一特征向量aibi与预设方向(y＝0的方向)的夹角余弦值，基于多个夹角余弦值得到的平均值作为笔画倾斜度，获取笔画倾斜度特征。

(7)笔画间距关系表现在相邻笔画间，通过计算相邻笔画的间距关系可以表现汉字评价标准中的布白留匀。笔画间距关系特征提取方法为：(7-1)按照预设的书写顺序提取笔画并进行编号0、1......；(7-2)根据编号选取相邻笔画中的起笔点(a)、终笔点(b)同等数量的笔画骨架点记为qi，如果计算对应两点间的距离，需要在相邻两笔画的近似相对位置取对应两点计算出距离，所以两笔画上取的点数应相同，即同等数量的笔画骨架点；(7-3)通过将相邻两笔画的起笔点、终笔点等一一对应形成多组对应点，分别计算对应点之间的距离取平均值，获取笔画间距关系特征。

(8)曲线的曲率就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，表明曲线偏离直线的程度，曲率越大，表示曲线的弯曲程度越大。笔画曲率特征可以描述撇捺等笔画的弯曲程度，笔画曲率特征提取方法为：(8-1)选取笔画的三个特征点，即双端点和等分点；(8-2)判断每一笔画的起笔点、终笔点和等分点三个特征点是否共线；(8-3)如果三个特征点不共线，则根据三个特征点连接组成的三角形确定外接圆，计算外接圆的半径作为特征点的曲率，获取笔画曲率特征。

步骤s2中以量化后的评判指标为基础选取汉字图像的特征，将耦合度较高的评判指标进行人工降维，总结出能够涵盖并代表全部指标的低维度且相互之间关联性较弱的特征以代替这些指标进行计算。

在步骤s3中，基于主动形状模型对多个特征的特征点进行自动标注，得到标注特征。

图10为本公开一个实施例中步骤s3的流程图，具体包括以下步骤：

在步骤s31中，按照预设标准针对汉字的形体特征选择特征点。选择的位置分为轮廓法和骨架法。轮廓法即是将笔画沿轮廓均匀选择特征点，特征点基本处于笔画外沿，可以展现出笔画的完整形态；骨架法即是所有特征点均处于笔画中间位置，仅可展示出笔画的骨架形态。依据笔画特性及汉字的整体结构选择不同的方法，如横画在评价过程中多考虑笔画骨架的问题所以多选择骨架法，而竖画在评价过程中需要对笔画形态进行区分，所以多选择可以表示形态信息的轮廓法。

依据特征点选取时所必须具备的三个特点和标注方法，总结出的更为详细具体特征点选取原则如表3所示：

表3汉字特征点选取原则

在步骤s32中，选取预设数量的单个汉字图像，按照特征点的位置进行特征点的标注。

该步骤中选取50张单个汉字图像，根据表3确定汉字特征点的个数及位置标记所有图像特征点位置，并存储在文本文件内，文件后缀为.pts，文件内第一行表示标注格式版本号，第二行表示标注点集个数，在之后的{}中，按从上至下的顺序，每行为一个特征点的坐标位置，第一个数字表示横坐标值，第二个数字表示纵坐标值。为了规范特征点表示方法，在记录和存储特征点时，特征点分别以(x，y)来描述特征点的横、纵坐标，以n来代表汉字的特征点数量，并严格按照标记顺序对样本集图片进行特征点标注，以保证标记的特征点顺序一致。

在步骤s33中，通过仿射变换的方式将预设数量的单个汉字图像分别与平均形状进行形状对齐。

将50张图像与平均形状对齐，每一次新形状与模型平均值形状对齐来寻找合理位置的过程，就是通过下方公式来进行仿射变换，使当前形状的各特征点欧氏距离最小。其中t为当前需要变换的形状特征点矩阵，目标是使当前变换的特征点集和平均特征点集最接近。其中xt、yt分别是x轴与y轴方向偏移量，r是放缩因子，θ是旋转角度。

在步骤s34中，针对对齐后的形状进行主成分分析，得到初步形状模型。

通过对于训练样本的对齐，得到50个形状，记为{f1，f2，...，f50}，它们的平均形状可以表示为：

由协方差公式可得：

接下来对上述协方差矩阵进行奇异值分解，可以解出特征值λ和特征向量p，将特征值λ按照从大到小排列后，选取50个λ，其中[λ1，λ2，λ3，...，λ50]满足：

其中，η为可自行设定的权重阈值，此处设置为94％。

与这n个特征值对应的特征向量为p＝[p1，p2，...，p50]，由p构造训练集的统计模型：其中s为由p构造训练集的统计模型，为由s统计模型的平均值。

此时，每当改变加权系数向量b的值就可以得到一个新的硬笔汉字形状向量。同时，asm模型为了使最终的形状向量变化不至于过分变形，维持原来的基础形状，对加权系数的值也有一定的约束。对参数的概率分布进行统计分析，得到参数b的取值范围，其中，λi是cov的第i个特征值。

在步骤s35中，对初步形状模型的特征点向目标图像进行调整，得到特征点的局部灰度模型。

对上一步得到的初步形状进行一些微小的调整，使每个点移动到更好的位置，并为每一个点建立相应的局部灰度模型。图11为本公开一实施例中特征点移动示意图，如图11所示，设第j张图片的第i个特征点为xi，此时，过xi做一条直线l，l垂直于xi-1和xi+1所在的直线，将xi沿着l在一定范围内移动，目的是将特征点向目标图像边缘的调整，以便更好的拟合图像。图12为本公开一实施例中局部纹理大小变化趋势图，在移动过程中对该向量所包含的灰度值求导，得到一个局部纹理gij，其值的大小变化趋势如图12所示，gij的最大值代表目标图像的边缘所在的位置，对所有训练样本做同一操作，可得到50个训练样本的第i个点的纹理特征，求均值：

方差：

由此得到该特征点的局部灰度模型。

在步骤s36中，基于初步形状模型和特征点的局部灰度模型对处理后图像进行手写形状搜索，得到标注特征。

该步骤具体步骤为：(36-1)将处理后图像作为测试集，将初步形状模型覆盖在处理后图像上，将特征点的坐标记为向量(36-2)根据初步形状模型和特征点的局部灰度模型对处理后图像进行手写字形状搜索，确定处理后图像的各特征点的最佳匹配位置。对于形状的搜索，本质就是在新的图片中找到每个特征点最佳的匹配位置，图13为本公开一实施例中特征点最佳的匹配位置搜索方法图，如图13所示，以第i个特征点为中心，向左右各取k个点，组成个数为2k+1个候选点，每一个候选点都取其左右相邻的p个点作为该候选点的子局部特征，这样便得到了2(k-p)+1个候选点的子局部特征。图13中圆形点即为2k+1个候选点，方形点表示当p＝2时，第8个候选点的子局部特征中所包含的5个点。假设第j个特征点的子局部特征表示为g′ξ，ξ＝1，2，...，2(k-p)+1，按照如下公式计算马氏距离dξ，

(36-3)遍历完每一个候选点后，选取马氏距离最小的点作为该特征点的最佳匹配位置。将处理后图像的所有特征点调整到最佳匹配位置，将特征点的新坐标即为新形状向量

(36-4)将向量进行仿射变换，使其与新形状向量达到最为接近的要求(其中最为接近可通过不断调整仿射变换过程中的：旋转角度、放缩大小，以及位移。找到向量与向量间欧氏距离的最小值来确定)，得到更新的向量以更新的向量重复进行上述手写字形状搜索，直到达到搜索停止的条件(直到不再变化或达到最大迭代次数搜索停止)，对最后的向量的特征点的位置进行标注，得到标注特征。此时找到21个特征点的位置就是对此图像提取的特征点的位置。

为了解决硬笔汉字书写评价过程中，步骤s3对硬笔汉字图像特征难以标注这一问题，采用基于点分布的主动形状模型进行训练，训练包括建立asm模型和利用建立好的asm模型进行特征选取两部分。

在步骤s4中，将评判数据集中的标准字与待评价字的按照标注特征进行比对和计算，得到多个特征相似度。

在抽取出能够体现所有评价指标的图像特征后，从不同特征的评价角度将标准字与待评价字按照相应的特征匹配算法进行特征的比对和计算，得到标准字与带测评字的特征相似度；

其中特征匹配算法包括皮尔逊相关系数、余弦相似度、欧氏距离和比例关系；特征相似度包括基于皮尔逊相关系数计算得到的距离特征相似度，基于余弦相似度计算得到的方向特征相似度、笔画倾斜度特征相似度，基于欧氏距离计算得到的质心特征相似度，基于比例关系计算得到的外接矩形相似度、笔画长度特征相似度、笔画间距特征相似度和曲率特征相似度。

步骤s4依据不同特征的评价角度和书法图像特点，设计不同的相似度比对方法，以便计算标准字和待评价字在该特征上的相似度，具体实现方法如下：

皮尔逊相关系数是研究两个变量之间线性相关程度的量，其值介于-1与1之间，皮尔逊相关系数常记为r，定义式为：

其中cov(x,y)为x与y的协方差，var[x]为x的方差，var[y]为y的方差。相关系数结果越大，通常说明x和y的相关程度较好；相关系数结果越小，通常说明x和y的相关程度较差；当相关系数计算结果为1时，则证明x和y之间存在线性关系。

距离特征相似度基于皮尔逊相关系数具体实现方法为：(1)分别计算出待评价字的m项长度特征序列与标准字的m项长度特征序列；(2)将待评价字与标准字的对应序列计算相关系数，所得即为距离特征相似度。

余弦相似性度量可以衡量任何维度间的向量相似度,尤其是在高维空间中应用较多。余弦相似度通过测量两个向量内积空间夹角的余弦值来度量他们之间的相似性。余弦值越接近1，表示向量的方向越相近，即两个向量越相似，余弦相似度的计算公式为：

方向特征相似度基于余弦相似度具体实现方法为：(1)分别计算出待评价字的全部特征向量与标准字的全部特征向量；(2)将待评价字的特征向量与标准字对应的计算余弦相似度，所得的余弦相似度均值即为方向特征相似度。

笔画倾斜度特征相似度基于余弦相似度具体实现方法为：(1)获取待评价字笔画与对应标准字的笔画的向量表示；(2)计算两个向量间的余弦相似度，所得即为笔画倾斜度特征相似度。

欧氏距离是一种最常见的距离计算公式，可以衡量两个点在多维空间中的绝对距离，适合很稠密且连续的数据。假设x，y是n维空间的两个点，欧氏距离计算公式为：

质心特征相似度基于欧氏距离具体实现方法为：(1)分别获取待评价字与标准字x方向与y方向的质心特征；(2)计算待评价字与标准字质心的欧氏距离，所得即为质心特征相似度。

比例关系为待评价字与标准字相关特征的比例：

一)外接矩形相似度基于待评价字与标准字外接矩形的面积比例关系，具体方法为：(1)分别计算待评价字与标准字外接矩形的面积s1和s2；(2)计算面积比例关系s＝s1/s2，所得即为外接矩形特征相似度。

二)笔画长度基于待评价字笔画与标准字笔画长度的比例关系，具体方法为：(1)分别计算待评价字笔画与标准字相对应的笔画长度l1和l2；(2)计算长短比例关系r＝l1/l2，所得即为笔画长度特征相似度。

三)笔画间距基于待评价字笔画间距与标准字笔画间距的比例关系，具体方法为：(1)分别计算待评价字笔画与标准字相对应的笔画间距值d1和d2。(2)计算间距比例关系d＝d1/d2，所得即为笔画间距特征相似度。

四)曲率特征相似度基于待评价字笔画曲率r1与标准字笔画曲率r2的比例关系，具体实现方法为：(1)分别计算待评价字笔画曲率与标准字对应笔画的曲率r1和r2。(2)计算曲率比例关系r＝r1/r2，所得即为曲率特征相似度。

在步骤s5中，根据多个特征、标注的特征点和特征匹配算法建立汉字特征库。

该步骤首先，将s2得到的特征、s3得到的标注的特征点和s4中的特征匹配算法添加到汉字特征库中，所述汉字特征库包括包含每个汉字特征定义的书法图像特征点库和特征匹配算法库。

其次，基于汉字特征库对每一个新待评价的汉字，利用特征点库通过建立的主动形状模型进行特征点提取，并利用特征匹配算法库中的特征对比算法模型进行特征的相似度计算得到各个特征的特征相似度。

在步骤s6中，基于汉字特征库中汉字对应的评分标注和特征相似度建立汉字自动评判模型。

在本公开一实施例中，步骤s6中的汉字自动评判模型包括采用阈值分级法、支持向量机和k近邻得到的等级评判模型和采用线性回归得到的百分制评判模型，其中所述等级评判模型为三级评判模型。

汉字自动评判模型依据评判形式分为等级评判和百分制评判。以特征相似度和汉字的评分标注作为自动评判模型的输入，并通过设置和修改参数对模型进行训练和调整。基于等级评判的评判模型分别采取了阈值分级法、支持向量机和k近邻三种方法。基于百分制评判的评判模型采取了线性回归评价模型。最终评价结果将从笔画、部件、整体三个层次，每个层次都给出两个评分，即一个等级评价分，一个百分制评价分。因在分类器模型的建立过程中，与专家反复讨论并结合实验结果，发现三级评级制相较于五级制来讲从教学角度指导作用相近，但实验结果更为准确，所以本发明中基于等级评判的模型均采用三级评判制。

1)阈值分级，汉字等级评价依据学生书法字与标准字的相似度可以分为好、中、差三个等级，学生书写的汉字与标准字相似度越高，则表明这个字书写的越好，也就具有更高的评价，而随着相似度的不断降低，汉字质量也不断下降。阈值分级作为分类最直观的结果，具有简洁、高效、易于计算等特点。阈值可以通过分析不同类别数据的概率密度分布情况进行确定，例如核密度曲线图。

实验数据从所建立的数据集中，每个汉字选取200张图像数据。分别从整体、部件、笔画三个层次，为每个相似度特征值赋予一个权重，从等权重开始，依次提高或降低某一特征值的权重，直到获得不同汉字的最优权重，通过加权计算获取最终特征值。利用特征值按照评价的三个等级分别计算去核密度曲线：

将三个等级间的平衡点作为阈值分割点。

需要理解的是，核密度曲线法仅是为了便于描述本发明实施例，而不是指示或暗示所指阈值确定方法为核密度估计法，因此不能理解为对本发明的限制。

2)支持向量机是一种二分类模型，其方法基于统计学习理论的vc维理论和结构风险最小原理，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。

虽然svm最初是针对二分类来实现的,但也可以将svm用于多分类问题，常见的构造方法分为一对一和一对多两种。一对一方式，即构造k(k-1)/2个分类器，每个分类器训练两种不同类别的数据，在分类中使用投票策略。实验数据从所建立的数据集中，每个汉字选取200张图像数据。分别从整体、部件、笔画三个层次，分别计算十二个相似度特征值，对每一个特征值进行归一化处理，形成样本特征计算得到使样本集线性可分超平面：

并符合以下条件，保证可以正确划分样本集类别，:

这两类样本中离超平面最近的点，且平行于超平面上的训练样本称为支持向量。两个类别的间隔也就是支持向量到超平面的距离之和：

而从直观上来看，最优超平面即位于正负样本"正中间"的超平面，所以寻找最优超平面问题可以转化为找到样本空间里的最大化间隔问题。使两类间隔最大，即最小，同时满足下式的约束条件，建立svm模型最优化问题：

svm模型最优化问题本身是一个凸二次规划问题，引入拉格朗日函数，该问题相应的拉格朗日函数：

因该函数具有强对偶性，因此，令l(w,b,a)对w和b的偏导为0，求解出α，可得到svm模型：

3)k近邻(k-nearestneighbor，简称，knn)算法的核心思想是通过判断某个待分类样本，其附近k个样本的类别来决定待分类样本的类别，即若附近k个样本大多数属于a类，则该样本也属于a类。实验数据从所建立的数据集中，每个汉字选取200张图像数据。分别从整体、部件、笔画三个层次，分别计算12个相似度特征值，对每一个特征值进行归一化处理，然后将特征值送入knn模型中进行训练。

4)线性回归预测方法用于表示两个变量线性相关性的关系程度。实验数据从所建立的数据集中，每个汉字选取200张图像数据，分别计算出全部图像数据的四个整体特征相似度计算结果值，并对每个特征值进行归一化处理，以特征值为自变量x，图像评判标注结果为因变量h(x)，两者之间存在线性关系，建立线性回归模型为：

hθ(x)＝θ0+θ1x

通过线性回归算法，可以拟合到很多的线性回归模型。但不同模型对于数据的拟合能力不同。线性回归的最终目的是寻找描述数据之间线性关系的最佳模型，最佳模型即预测模型与实际结果之间差异最小的模型，将预测模型与实际结果之间的差异称为损失函数。所以寻找最佳线性回归模型的问题，也就是寻找模型对应的损失函数最小的模型，代价函数公式：

把线性回归模型公式代入损失函数公式中，并且将参数θ0和θ1作为函数j的自变量，得到求解问题的核心目标：

求解代价函数的可用最小二乘法，对j(θ0,θ1)中的θ0和θ1分别求导，得到：

令上述两式为0，可得到θ0和θ1最优解：

需要理解的是，最小二乘法仅是为了便于描述本发明实施例，而不是指示或暗示所指求解代价函数方法为最小二乘法，因此不能理解为对本发明的限制。

综上所述，采用本公开实施例提供的基于领域专家视角的硬笔书法评判方法，可以解决中小学教学场景中评价工作主观、缺乏专业性，以及因汉字结构复杂导致现有方法准确率低且评判角度单一的问题，实现计算机模拟领域专家视角对学生的硬笔书法作品给出专业客观的评价，其具有以下优点：

1)采用一字一建模形式，对每个汉字依据评价标准人工设计并选取评价特征，从多个角度选取不同的算法建立书法作品评判模型，充分发挥各算法优势，对不同结构汉字以及不同的评价角度均有较好的评判准确率。

2)主动形状模型的普遍应用于人脸识别及医疗图像中，对于硬笔汉字整字特征标注的应用处于空白状态，本发明将主动形状模型应用于硬笔书法图像上，分析了主动形状模型的优势，并对传统的基于点分布的主动形状模型进行优化改进，提升了特征标注准确率，改善了主动形状模型在硬笔汉字领域应用的局限性，解决了对手写硬笔汉字图像的机器自动特征标注这一难点。

3)在总结归纳出硬笔书法评价标准的基础上，量化评价标准以满足信息化处理需求，探索了将中小学硬笔楷体书法的评价由受主观因素限制的人为评价变为精准科学的图像领域处理技术的可能性，将图像处理的优势拓展到书法领域，进而对硬笔书法进行系统的分析评价，提高书法评价的准确性，让书法评价更智能化、自动化。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

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硬笔书法作品欣赏大全专利技术

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书法作品评判标准专利技术

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硬笔书法评判标准专利技术

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硬笔书法作品格式专利技术

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硬笔书法参赛作品纸专利技术

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学生硬笔书法作品专利技术

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硬笔书法作品纸式样专利技术

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一种硬笔书法作品评判方法与流程

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本公开涉及图像评价技术领域，尤其涉及一种硬笔书法作品评判方法。 ...

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https://www.scribd.com/document/463610582/%E7%A1%AC%E7%AC%94%E4%B9%A6%E6%B3%95%E8%AF%84%E4%BB%B7%E4%B8%8E%E6%AC%A3%E8%B5%8F-20171205-pdf

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第0章 笔画
第一 节 概述

・基 本 笔 画
聚文字成篇 ,积 笔画成字 ,故 学写字须先学 习笔画 ,其 必要性就如建房子须先有
砖瓦或水泥钢筋 、煮饭必先有米和水 。汉字笔法很多变化 ,看 似复杂 ,但 万变不离其
" " " "
宗 。古人用 永 字 的八个笔画概括为 八法 , 按顺序名为侧 (点 )、 勒 (横 )、
折 、弩 (竖 )、 趱 (钩 )、 策 (提 或叫挑 )、 掠 (撇 )、 啄 (平 撇 )、 磔 (捺 ),其 中
" " " " " "
掠 与 啄 的写法大 同小异 ,所 以只有八法 。打字用的 五笔输入法 ,只 有 五个
笔画要素 ,就 可打印出绝大多数常用字 。可见 ,笔 法并不是有些人声称的几十种甚至数
"
百种那么复杂 ,故 弄玄虚而 已。其实 ,概 括为点 、横 、竖 、撇 、捺 、提 、折 、钩 八
" " "
种 基本笔画的写法就行 ,且 所有笔画的起笔基本 一样 ,收 笔有 回 (逆 )收 、出锋
" " " "
空收 两种 ,笔 画写法分起笔 、运笔、收笔三个环节 ,而 运笔 又只有行 (直 线运
" "
动 )、 驻 (稍 停 ,加 力下压 且停住 叫 顿 )、 转 (圆 滑转变方向 )、 折 (成 角度改变
方 向 )四 种方法 (注 :不 是所有笔画都用全这四种方法 )。 一二三 四好易记 ,也 不难掌
握 ,熟 练 了自然就能变化无穷 。
" "
为方便理解 、学习、记忆 ,概 括出 基本笔法 口诀 ,以 下列表详解 :

所有笔 画起笔后都 有运笔

有往必有收 横 、垂 露 竖 等是 回锋 收 笔 ,

撇 、捺 、悬针竖等写到位 即 出
锋空收。

撇 、捺 最 怕 写得 马 虎 、
轻 佻 ,也 怕 出锋 不 尖 、 无 力
遇钩转顿挑 或 太锐 。起 笔 后 运 笔 时要 把
力 送 到 底 再 果 断 出锋 空 收,

不 能犹豫 。

折分两笔迕 "
凡是 写钩 ,都 要做 转 、
"
顿、挑 三 个动作 。转是 笔 尖
转 向 ,不 转 则方向不对且 角尖
锐 ,转 而 不顿则弯成鱼钩 ,不
笔笔依法虞 挑 则 出锋 无力且不 尖。

庞售量乒
" "
有 毛病的笔画称为 病笔 或败笔 。 学硬笔、毛笔都 可能 出现 ,须 对照学
习,力 求避免。

蜂腰 鹤膝 折木

1.形 意的神彩美。
" "
书之妙道 ,神 采为上 ,形 质 次之 ,兼 之 者方可绍于古人。
(南 朝 王僧虔 《笔意赞》 )

2.点 画的形 态羡。点画线有节奏感、力感、情感。硬笔要写 出像 毛笔 那样的韵

味 ,切 `忌 生硬 、板滞。
3.结 构的造型羡。遵循法则 ,形 成突破 ;外 圆内方 ,长 短合度 ;疏 密均衡 ,对 比
和谐 ;错 综变化 ,形 象 自然。
4.章 法的形式美。字、行之 间疏 密得 宜 ,平 整均衡 ,承 上启下 ,左 顾右盼 ,和 谐
统一。

5.内容的文辞美。书以达意,文 以载道。读其字,赏 其文 ,不 亦悦乎。

6.整 体的风格美。风格不同、羡感各异。 "书如也 ,如 其学,如 其才,如 其志 ,

"
如其人 。 (刘 熙载 《书概》 )

1.从 整体到局部 ,再 由局部到整体。

2.把 形象还原为创作过程 ,探 求作者表达的意图。
3.发 挥类 比想象 ,领 会作品意境 。
4.了 解作 品创作背景 ,正 确把握 作 品 的情感。

5.分 析作 品的个性与风格。

第一 步 :整 体把握 。主要是看章 法布局 ,包 括 了作品的正 文与落款、分行与布

白、款印等方面关系的处理 。
笫二步 :局 部分析。主要是分析笔法、结法和形态。
笫三步 :全 面评价。对书法作 品 中透 出的精神、格调、气质、情趣和意味 等涉
及深层的问题作 出全面的评价。

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第0章 笔画 第一 节 概述 ・基 本 笔 画 聚文字成篇 ,积 笔画成字 ,故 学写字须先学 习笔画 ,其 必要性就如建房子须先有砖瓦或水泥钢筋 、煮饭必先有米和水 。汉字笔法很多变化 ,看 似复杂 ,但 万变不离其 " " " "宗 。古人用 永 字 的八个笔画概括为 八法 , 按顺序名为侧 (点 )、 勒 (横 )、折 、弩 (竖 )、 趱 (钩 )、 策 (提 或叫挑 )、 掠

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1. 学生平常的字体写得如何？
大多数学生的字体都比较整齐，有些马来同学的字体就略显潦草。

2. 学生在写硬笔字的时候，通常会犯下什么错误？
学生通常会写错错别字、坐姿不对和握笔姿势不对。

3.如果发现学生写硬笔字犯下错误，老师会采取什么行动？
老师会及时纠正那些学生，比如让学生坐好、簿子放正等。

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评价硬笔字样本、分类、诊断原因

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评价硬笔字样本、分类、诊断原因

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评价硬笔字样本、分类、诊断原因

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小学生硬笔字评价与指导手册的宣传影片

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小学生硬笔字评价与指导建议手册

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小学生硬笔字评价与指导建议手册

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小学生硬笔字评价与指导建议手册.pptx

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小学生硬笔字评价与指导建议手册.pptx - nshingh01 Flip PDF | AnyFlip

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这个课业让我有了全新的体验，尝试了许多新事物。譬如，采访老师，制作手册与宣传影片，观察学生等。开始的时候，虽然有些不太理解这个课业要如何进行，但是郭讲师却把这个课业的制作步骤一一展现在padlet模板里，让我们能直观地去了解自己接下来应该如何去完成这个课业。最后，十分感谢郭讲师抽空给予我们的指导和详细的解说，来帮助我们能更快地去理解这份课业。