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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于模板字多维特征比对的练字评价系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116645681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310691044.2，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种基于模板字多维特征比对的练字评价系统及方法是由刘添鑫;施天俊;王福海;卢寅玺;臧云朝;鲍广震;张鹏飞设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模板字多维特征比对的练字评价系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模板字多维特征比对的练字评价系统及方法，所述练字评价系统包括临摹字帖采集模块、图像预处理模块、多维特征提取比对模块、书写质量评价模块四部分。该系统对用户友好，具备便捷性、客观性优势。用户只需要基于标准化字帖进行汉字书写练习，通过本系统可以快速获得针对书写情况的反馈，获取手写汉字存在的各项问题，方便用户在低成本的情况下随时随地练字。本发明提出的基于模板字多维特征比对的书写质量评价方法从长宽比、重心位置等字形结构的关键要素出发，结合卷积神经网络提取到的深度表观特征，给出用户汉字书写的具体指标评价和全局指标评价，方便用户提高汉字书写质量，具备可解释性和客观性。

本发明授权一种基于模板字多维特征比对的练字评价系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模板字多维特征比对的练字评价方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤1：通过临摹字帖采集模块采集包含有模板字和用户手写汉字的标准化字帖图像； 步骤2：通过图像预处理模块提取图像中所有的模板字和用户手写汉字，并将模板字和手写汉字进行匹配； 步骤3：通过多维特征提取比对模块提取模板字和手写汉字的长宽比、重心位置等汉字评价中的关键特征，结合卷积神经网络提取的深度表观特征，将模板字和手写汉字提取到的特征进行比对，具体步骤为： 步骤3-1：对模板字与对应手写汉字的相似度进行比对得到相似性分数，通过特征提取方法分别提取模板字和手写汉字的特征向量，计算特征向量夹角的余弦值度量特征向量之间的相似性，计算结果作为相似性分数； 步骤3-2：对模板字与对应手写汉字的关键要素进行比对得到关键要素分数，具体步骤为： 步骤3-2-1：比对模板字与对应手写汉字的长宽比得到长宽比分数； 步骤3-2-2：比对模板字与对应手写汉字的重心位置得到重心位置分数，具体步骤如下： 对第i个模板字和已匹配的第j个手写汉字，重心位置分别为和，分别计算横轴和纵轴重心位置差值和，再计算重心位置距离，公式写作： ； 通过正态分布函数将差值映射到0到1之间，作为重心位置分数，越接近1则重心位置越接近，公式写作： ； 步骤4：通过书写质量评价模块对特征比对结果进行分析，给出基于关键要素的书写汉字具体指标评价和基于系数加权的全局指标评价，结合评价结果给出优化建议。

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