结合模糊支持向量机的曲线类比在书法风格仿真中的研究

通过学习有限的输入字帖,实时全自动地独立创作出风格迥异的书法作品是计算机艺术仿真研究领域中的一个重要方向。提出了一种结合模糊支持向量机(FSVM)的曲线类比学习算法,能够根据用户设定的参数生成各种风格的书法作品。首先将字帖图像转换为层次化的笔画结构模型,通过FSVM检索骨架结构相似点的序列进而对其进行曲线类比与演化,最后经过处理选择得到新风格的字体。仿真实验结果表明,基于FSVM的曲线类比算法能根据输入的不同风格书法图像和用户的参数设定生成大量新颖的书法风格。