编号：B208
大小：27M
环境：Matlab2020
简介：任意给定一张书法字的图像，请编写程序自动判别图像并输出数据集中相同字的图案。

实验结果与分析：

通过设定检索区间，以匹配度最高的为基准在周围进行检索，保证了查准率，而查全率可以通过提高尝试次数来提高：

若不设定检索区间，匹配度排序确定的序列中，前n个字有m个是正确字，应该匹配到的总字数是a，则查全率为m/a，查准率为m/n。

设定检索区间，将范围缩小到范围为2*threshold的区间，跳过了序列前部存储位置差距巨大的字，而存储时草书文件夹和楷书文件夹互相交错，很大程度上减少了错字的发现。因此要提高查全率只需提高trial，即在序列的前trial个字中搜索。

此方法的弊端是：若匹配度最高的字为错字，则之后所查全为错字。

本次检索，目的是在楷书中检索楷书，在草书中检索草书，但由于形状匹配也会造成草书和楷书的匹配，所以会出现混杂。若需要混合检索，只需调高threshold即可。

总之，本文提供了一个用户自定义参数来检索相似书法字的MATLAB程序，用户使用上包括ui界面批处理数据，ui界面读取测试图，输出匹配图案以及名称等功能。

内部实现了图像归一化处理、形状属性提取、图像匹配的功能。

理论来源为：《根据形状相似性的书法内容检索》（中图分类号TP39）《计算机辅助设计与图形学学报》第17卷 第11期

查全率-查准率曲线由于统计工作需要数据量，而检测正确率需要人工，时间紧迫，无法绘制。以下是一些运行实例。

本次实验采用了设定检索区间的方法保证了检索的正确率，但前提是数据集的字符存储是有序的，如果仅依靠形状相似度，以下因素会降低查准率：

1）图像压缩损失细节（细笔画、密集笔画等）；

2）区域判断函数my_area 中的雷达区间划分长度为经验划分；

3）单字匹配度的欧氏距离的权重a为经验值；

4）匹配点判断时，进行判断前提条件为距离小于某个值（isClose函数），该值也为经验值；

5）汉字的形似字不易区分：日和月、丈和万、散和众（繁体）等；

6）某个字中含有样本字的一部分（子图也可能判断相似），如有和月。

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频