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影像學習方法用於機器人書法

為了解決毛筆字體下載繁體的問題，作者黃于哲 這樣論述：

本論文介紹一種通過機器視覺學習(Visual Machine Learning)從文字影像中讀取該國字的書法順序，再由機器人自動書寫出同樣字體型態的書法字。研究對象為影像文字筆順辨識及機器人書法臨摹(帖)，方法包括(1)筆劃順序的辨識與(2)筆劃型態的學習。相較於先前機器人書法系統的重點在於用筆觸參數來控制毛筆軌跡方向及壓力，筆劃順序及字體大小則由資料庫給定而非經學習所得。基於此，本論文對於(1)筆劃順序辨識部分，先透過光學辨識(Optical Character Recognition)辨識出該中文字，然後處理圖像細骨化(Skeletonize)與霍夫線變換(Hough Transfo

rm Line)，得到影像上的所有可能筆劃，再利用內建筆劃順序的標準字型資料庫建立支持向量機(Support Vector Machine)，歸類出此圖形文字與資料庫標準字型的相同筆劃，進而得到該圖形文字所有筆劃順序，最後使用分裂與合併(Ramer-Douglas-Peucker)演算法把每一筆劃中的數個霍夫線轉換成一筆劃。部分無法辨識的筆劃所採用的方法是建議將從未辨識配對的筆劃群中，重新建立分類學習機制以獲得最佳結果，若有長度太短的線段將視為雜訊而捨棄。(2)筆劃型態的學習的部分，為了使機器手臂書寫相似書法文字，本文運用「藏鋒」觀念來控制筆尖，以永字八法的基本書寫方式對每一筆畫進行筆劃型態的

學習，書寫出自然的國字書法文字。筆劃型態中永字八法的基本寫作，是以人類透過筆觸設備(Haptic Device)來教導機器人，人類示範的多次筆劃軌跡使用高斯混合回歸 (Gaussian Mixture Regression) 演算法來找到代表性的筆劃軌跡。本文用兩個著名的國字「國」和「龍」與Staubli 公司型號TX40 機器手臂驗證本論文所提出的方法，實驗結果說明對其手寫文字影像進行筆順辨識時成功率達95.8%與90.3%。且兩個字的筆劃型態類似於永字八法的楷書體書法型態。