CN111797822A - 文字对象评价方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了文字对象评价方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括：接收用户上传的待评价图像，其中，待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象；确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距；响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。该实施方式从笔画、偏旁和结构间距，对待评价文字对象进行全面的评价。

Description

文字对象评价方法、装置和电子设备

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种文字对象评价方法、装置和电子设备。

背景技术

在日常生活中，有许多爱好练习书法的人。为了提高书法文字的书写水平，人们需要知道自己书写的书法文字的不规范之处，并加以改进，从而提升自身的书写水平。因此，如何评价用户书写的书法文字显得尤为重要。

在相关技术中，通过分析用户提供的书法文字的笔画，来评价该书法文字是否书写规范。

发明内容

提供该公开内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该公开内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的实施例提供了一种文字对象评价方法、装置和电子设备，从笔画、偏旁和结构间距，对待评价文字对象进行全面的评价。

第一方面，本公开的实施例提供了一种文字对象评价方法，该方法包括：接收用户上传的待评价图像，其中，待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象；确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距；响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

第二方面，本公开的实施例提供了一种文字对象评价装置，该装置包括：接收单元，用于接收用户上传的待评价图像，其中，待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象；确定单元，用于确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距；第一反馈单元，用于响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的文字对象评价方法。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的文字对象评价方法的步骤。

本公开的实施例提供的文字对象评价方法、装置和电子设备，可以接收用户上传的待评价图像。在这里，待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象。进一步，可以确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。再进一步，响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，可以基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。从而，从笔画、偏旁和结构间距，对待评价文字对象进行全面的评价。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的文字对象评价方法的一些实施例的流程图；

图2是根据本公开的文字对象评价方法的一个应用场景的示意图；

图3是根据本公开的文字对象评价方法的又一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的文字对象评价装置的一些实施例的结构示意图；

图5是本公开的一些实施例的文字对象评价方法可以应用于其中的示例性系统架构；

图6是根据本公开的一些实施例提供的电子设备的基本结构的示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

请参考图1，其示出了根据本公开的文字对象评价方法的一些实施例的流程。如图1所示，该文字对象评价方法，包括以下步骤：

步骤101，接收用户上传的待评价图像。

在本实施例中，文字对象评价方法的执行主体(例如图5中所示的服务器504)可以接收用户上传的待评价图像。

上述待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象。不难理解，待评价文字对象可以是待评价书写是否规范的文字对象。应该理解，文字对象可以是表征文字的对象。实践中，一个文字对象可以包含至少一个笔画。

预定书法字体可以是各种书法字体。例如，预定书法字体可以是楷书字体、行书字体、草书字体、隶书字体、篆书字体等。

在一些场景中，上述执行主体可以接收用户通过终端设备(例如图5中所示的终端501、502)上传的待评价图像。

步骤102，确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。

在本实施例中，上述执行主体可以确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。

上述结构间距可以是上述待评价文字对象包含的子结构的间距。子结构可以是待评价文字对象所属的文字结构中的各个部分。

举例来说，待评价文字对象“好”属于左右结构。待评价文字对象“好”包括子结构“女”和子结构“子”。那么，结构间距可以是子结构“女”和子结构“子”的间距。

实践中，待评价文字对象可以属于各种文字结构。例如，待评价文字对象可以属于单一结构、上下结构、左右结构、上中下结构等文字结构。

在一些场景中，针对待评价文字对象的笔画和基准文字对象的笔画，上述执行主体可以确定二者的相似度。响应于所确定的相似度大于等于预设的相似度阈值，上述执行主体可以确定待评价文字对象的笔画书写规范。响应于所确定的相似度小于预设的相似度阈值，上述执行主体可以确定待评价文字对象的笔画书写不规范。由此，可以确定出待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画。

采用类似的方法，上述执行主体可以确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的偏旁和结构间距，此处不再赘述。

步骤103，响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

在本实施例中，响应于待评价文字对象书写不规范，上述执行主体可以基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

上述书写评价信息可以对待评价文字对象进行评价的信息。实践中，上述书写评价信息可以包括以下至少一项：文本信息，图像，音频，视频。

在一些场景中，响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，上述执行主体可以在上述待评价图像中，标识出书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。进一步，上述执行主体可以生成包含了标识后的待评价图像的视频。再进一步，上述执行主体可以向用户反馈所生成的视频。

正如背景技术中介绍的，为了评价用户提供的书法文字是否书写规范，在相关技术中，通过分析用户提供的书法文字的笔画，来评价该书法文字是否书写规范。从而，无法实现对用户提供的书法文字进行全面的评价。

在本实施例中，通过确定待评价图像所包含的待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，可以实现，从笔画、偏旁和结构间距，对待评价文字对象进行全面的评价。响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息，使得用户可以根据接收到的书写评价信息，清楚地了解到待评价文字对象中书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。

在一些实施例中，基准文字对象的基准结构图谱从预设的结构图谱集合中选取。由此，上述结构图谱集合中包含越多的文字对象的基准结构图谱，可以实现对越多的文字对象的评价。

在一些实施例中，文字对象评价方法的执行主体可以按照如下方式，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

第一步，确定书写不规范的笔画、偏旁、结构间距对应的笔画评价信息、偏旁评价信息、结构间距评价信息。

上述笔画评价信息可以是表征笔画书写不规范的信息。相应地，偏旁评价信息可以是表征偏旁书写不规范的信息。结构间距评价信息可以是表征结构间距书写不规范的信息。

在一些场景中，针对待评价文字对象表征的文字，预先设置表征笔画书写不规范的多个评价信息。由此，上述执行主体可以从预先设置的多个评价信息中，确定出待评价文字对象中书写不规范的笔画的笔画评价信息。

采用类似的方法，上述执行主体可以确定出偏旁评价信息、结构间距评价信息，此处不再赘述。

第二步，基于笔画评价信息、偏旁评价信息和结构间距评价信息，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

在一些场景中，上述执行主体可以将上述笔画评价信息、上述偏旁评价信息和上述结构间距评价信息转换为音频。进一步，上述执行主体可以向上述用户反馈转换得到的音频。

在这些实施例中，基于上述笔画评价信息、上述偏旁评价信息和上述结构间距评价信息，向用户反馈待评价文字对象的书写评价信息，意味着，向用户反馈待评价文字对象中书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。

在一些实施例中，文字对象评价方法的执行主体可以执行如下步骤。

具体地，响应于待评价文字对象中不存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写规范的书写评价信息。

在这些实施例中，当待评价文字对象中不存在书写不规范的笔画、偏旁和文字时，向用户反馈表征待评价文字对象书写规范的书写评价信息。

请参考图2，其示出了根据本公开的实施例的文字对象评价方法的一个应用场景。如图2所示，服务器201可以接收用户通过终端设备202上传的待评价图像203。在这里，待评价图像203中包含预定书写字体的待评价文字对象204。待评价文字对象204例如图2中所示的文字对象“全”。在这里，文字对象204包含子结构2041和子结构2042。子结构2041例如图2中所示的“人”。子结构2042例如图2中所示的“王”。进一步，服务器201可以确定待评价文字对象204中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。响应于待评价文字对象204中的子结构2041和子结构2042的间距小于预设数值，服务器201可以向用户反馈表征子结构2041和子结构2042的间距较小的书写评价信息。

请继续参考图3，其示出了根据本公开的文字对象评价方法的又一些实施例的流程。如图3所示，该文字对象评价方法，包括以下步骤：

步骤301，接收用户上传的待评价图像。

上述待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象。

上述步骤301可以按照如图1所示实施例中的步骤101类似的方式执行，上文针对步骤101的描述也适用于步骤301，此处不再赘述。

步骤302，基于待评价文字对象的结构图谱和基准文字对象的基准结构图谱，确定待评价文字对象和基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值。

在本实施例中，文字对象评价方法的执行主体(例如图5中所示的服务器504)可以基于待评价文字对象的结构图谱和基准文字对象的基准结构图谱，确定待评价文字对象和基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值。

上述基准文字对象可以是对上述待评价文字对象进行评价的基准。实践中，上述基准文字对象和上述待评价文字对象表征同一个文字。

上述结构图谱可以是用于描述待评价文字对象的结构的图谱。实践中，上述结构图谱中包含待评价文字对象的笔画、偏旁和结构间距。相应地，上述基准结构图谱可以是用于描述上述基准文字对象的结构的图谱。实践中，上述基准结构图谱中包含基准文字对象的笔画、偏旁和结构间距。

上述笔画差异值表征上述待评价文字对象的笔画和上述基准文字对象中相应笔画的差异程度。实践中，上述笔画差异值可以包括待评价文字对象的各个笔画和上述基准文字对象中相应笔画的差异值。

上述偏旁差异值表征上述待评价文字对象的偏旁和上述基准文字对象的偏旁的差异程度。

上述结构间距差异值表征上述待评价文字对象的结构间距和上述基准文字对象的结构间距的差异程度。实践中，上述结构间距差异值可以包括待评价文字对象的各个结构间距和基准文字对象中相应结构间距的结构差异值。

在一些场景中，上述执行主体可以确定上述结构图谱中的笔画和上述基准结构图谱中相应笔画的相似度。进一步，上述执行主体可以按照预设的转换规则，将所确定的相似度转换为上述笔画差异值。

采用类似的方法，上述执行主体可以确定上述偏旁差异值和上述结构间距差异值，此处不再赘述。

步骤303，根据笔画差异值、偏旁差异值和结构间距差异值，确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。

在本实施例中，上述执行主体可以根据上述笔画差异值、上述偏旁差异值和上述结构间距差异值，确定上述待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。

在一些场景中，响应于上述笔画差异值大于等于预设的偏差阈值，上述执行主体可以确定上述笔画差异值所指示的笔画书写不规范。响应于上述笔画差异值小于预设的偏差阈值，上述执行主体可以确定上述笔画差异值所指示的笔画书写规范。从而，可以确定出上述待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画。

采用类似的方法，上述执行主体可以确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的偏旁和结构间距，此处不再赘述。

步骤304，响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

上述步骤304可以按照如图1所示实施例中的步骤103类似的方式执行，上文针对步骤103的描述也适用于步骤304，此处不再赘述。

在本实施例中，结构图谱中包含待评价文字对象的笔画、偏旁和结构间距。确定待评价文字对象和基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值的过程中，可以直接从基准结构图谱中提取基准文字对象的笔画、偏旁和结构间距。由于不需要从包含基准文字对象的图像中提取基准文字对象的笔画、偏旁和结构间距，所以在一定程度上，可以提升确定笔画差异值、偏旁差异值和结构间距差异值的效率。进一步，可以提升确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距的效率。

在一些实施例中，文字对象评价方法的执行主体可以按照如下方式，确定上述笔画差异值、上述偏旁差异值和上述结构间距差异值。

具体地，基于预先训练的分析模型中，确定待评价文字对象和基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值。

上述分类模型可以是通过人工神经网络构建的机器学习模型。实践中，上述分类模型基于上述结构图谱和上述基准结构图谱，确定上述笔画差异值、上述偏旁差异值和上述结构间距差异值。

在一些场景中，上述执行主体可以从待评价图像中，提取待评价文字对象的笔画、偏旁和结构间距。进一步，上述执行主体可以构建出包含所提取的笔画、偏旁和结构间距的结构图谱。再进一步，上述执行主体可以将所构建的结构图谱输入到上述分析模型中。

在一些场景中，针对上述结构图谱中的笔画和基准结构图谱中的笔画，上述分析模型可以确定二者的相似度。进一步，上述分析模型可以按照预设的转换规则，将所确定的相似度转换为上述笔画差异值。

采用类似的方法，上述分析模型可以确定上述偏旁差异值和上述结构间距差异值，此处不再赘述。

在这些实施例中，由于机器学习模型的计算速度较快，所以可以在较短的时间内，确定出待评价文字对象和基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值。从而，在较短的时间内，实现对待评价文字对象的评价。

在一些实施例中，上述分析模型的训练样本包括样本图像和样本差异值。样本图像中包含样本文字对象。样本差异值包括样本文字对象和样本基准文字对象的样本笔画差异值、样本偏旁差异值和样本结构间距差异值。

不难理解，样本基准文字对象可以是对样本文字对象进行评价的基准。实践中，样本文字对象和样本基准文字对象可以表征同一个文字。

样本笔画差异值表征样本文字对象的笔画和样本基准文字对象中相应笔画的差异程度。实践中，样本笔画差异值可以包括样本文字对象的各个笔画和样本基准文字对象中相应笔画的样本笔画差异值。

样本偏旁差异值保证样本文字对象的偏旁和样本基准文字对象的偏旁的差异程度。

样本结构间距差异值表征样本文字对象的结构间距和样本基准文字对象的结构间距的差异程度。实践中，样本结构间距差异值可以包括样本文字对象的各个结构间距和样本基准文字对象中相应结构间距的结构间距差异值。

在一些场景中，训练分析模型的执行主体可以按照如下方式，训练得到分析模型。

步骤S1，从训练样本集合中选取训练样本，以及对选取的训练样本执行步骤S2至步骤S5所示的训练步骤。

步骤S2，将选取的训练样本中包含的样本图像输入到初始模型中，确定初始模型的输出差异值。

不难理解，输出差异值可以是初始模型输出的差异值。其中，输出差异值包括样本图像所包含的样本文字对象和样本基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值。

上述初始模型可以是通过人工神经网络构造的模型。

在一些场景中，初始模型可以从样本图像所包含的样本文字对象中，提取笔画、偏旁和结构间距。进一步，初始模型可以构建出包含所提取的笔画、偏旁和结构间距的样本结构图谱。再进一步，针对样本结构图谱中的笔画和样本基准结构图谱中的笔画，初始模型可以确定二者的相似度。进一步，初始模型可以按照预设的转换规则，将所确定的相似度转换为上述笔画差异值。

采用类似的方法，初始模型可以确定出样本文字对象和样本基准文字对象的偏旁差异值、结构间距差异值，此处不再赘述。

步骤S3，利用预先设置的损失函数，确定初始模型的输出差异值和选取的训练样本所包含的样本差异值之间的差异程度。

具体而言，利用预先设置的损失函数，确定以下差异程度：初始模型输出的笔画差异值和样本笔画差异值之间的差异程度；初始模型输出的偏旁差异值和样本偏旁差异值之间的差异程度；初始模型输出的结构间距差异值和样本结构间距差异值之间的差异程度。

步骤S4，根据初始模型的输出差异值和样本差异值的差异程度，调整初始模型的结构参数。

在一些场景中，训练分析模型的执行主体可以采用BP(Back Propgation，反向传播)算法、GD(Gradient Descent，梯度下降)算法等调整初始模型的结构参数。

步骤S5，响应于达到预先设置的训练结束条件，结束训练初始模型。

在这里，训练结束条件可以包括以下至少一项：训练时间超过预设时长，训练次数超过预设次数，初始模型的输出差异值和样本差异值的差异程度小于预先设置的差异阈值。

步骤S6，响应于未达到上述训练结束条件，从训练样本集合中选取训练样本，以及对选取的训练样本继续执行步骤S2至步骤S5所示的训练步骤。

需要说明的是，训练分析模型的执行主体与文字对象评价方法的执行主体可以相同，也可以不相同。当二者相同时，训练分析模型的执行主体可以将训练后的分析模型的结构信息和参数值存储在本地。当二者不相同时，训练分析模型的执行主体可以将训练后的分析模型的结构信息和参数值发送至文字对象评价方法的执行主体。

在这些实施例中，当训练样本的数量较多时，通过训练样本训练初始模型，可以提升训练得到的分析模型的精确度。

在一些实施例中，所述结构间距差异值包括：所述待评价文字对象的结构间距和所述基准文字对象的结构间距之间的差值。

举例来说，待评价文字对象“好”包括子结构A1(例如，子结构“女”)和子结构A2(例如，子结构“子”)。并且，子结构A1和子结构A2的距离为L1。类似地，基准文字对象“好”包括子结构B1(例如，子结构“女”)和子结构B2(例如，子结构“子”)。并且，子结构B1和子结构B2的距离为L2。相应地，待评价文字对象“好”的结构间距为L1，基准文字对象“好”的结构间距为L2。上述结构间距差异值为L1和L2的差值。

在这些实施例中，通过待评价文字对象的结构间距和基准文字对象的结构间距之间的差值，来表征待评价文字对象和基准文字对象的结构间距的差异程度。

在一些实施例中，待评价文字对象的结构图谱由上述分析模型针对上述待评价图像所构建。

在一些场景中，文字对象评价方法的执行主体可以将上述待评价图像输入到上述分析模型中。进一步，分析模型可以从待评价图像所包含的待评价文字对象中，提取笔画、偏旁和结构间距。再进一步，分析模型可以构建出包含所提取的笔画、偏旁和结构间距的结构图谱。

由于机器学习模型的计算速度较快，所以通过上述分析模型构建待评价文字对象的结构图谱，可以在较短时间内确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种文字对象评价装置的一些实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，本实施例的文字对象评价装置包括：接收单元401、确定单元402、第一反馈单元403。接收单元401用于：接收用户上传的待评价图像，其中，待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象。确定单元402用于：确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。第一反馈单元403用于：响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

在本实施例中，文字对象评价装置的接收单元401、确定单元402、第一反馈单元403的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图1对应实施例中步骤101、步骤102、步骤103的相关说明，在此不再赘述。

在一些实施例中，确定单元402进一步用于：基于待评价文字对象的结构图谱和基准文字对象的基准结构图谱，确定待评价文字对象和基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值，其中，基准文字对象和待评价文字对象表征同一个文字，结构图谱中包含待评价文字对象的笔画、偏旁和相邻两个结构间距的距离；根据笔画差异值、偏旁差异值和结构间距差异值，确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。

在一些实施例中，确定单元402进一步用于：基于预先训练的分析模型，确定待评价文字对象和基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值，其中，分类模型基于结构图谱和基准结构图谱，确定笔画差异值、偏旁差异值和结构间距差异值。

在一些实施例中，分析模型的训练样本包括样本图像和样本差异值，样本图像中包含样本文字对象，样本差异值包括样本文字对象和样本基准文字对象的样本笔画差异值、样本偏旁差异值和样本结构间距差异值。

在一些实施例中，所述结构间距差异值包括：所述待评价文字对象的结构间距和所述基准文字对象的结构间距之间的差值。

在一些实施例中，结构图谱由分析模型针对待评价图像所构建。

在一些实施例中，基准结构图谱从预设的结构图谱集合中选取。

在一些实施例中，第一反馈单元403进一步用于：确定书写不规范的笔画、偏旁、结构间距对应的笔画评价信息、偏旁评价信息、结构间距评价信息；基于笔画评价信息、偏旁评价信息和结构间距评价信息，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

在一些实施例中，文字对象评价装置还可以包括第二反馈单元(图中未示出)。第二反馈单元用于：响应于待评价文字对象中不存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写规范的书写评价信息。

进一步参考图5，图5示出了本公开的一些实施例的文字对象评价方法可以应用于其中的示例性系统架构。

如图5所示，系统架构可以包括终端设备501、502，网络503，服务器504。网络503用以在终端设备501、502和服务器504之间提供通信链路的介质。网络503可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

终端设备501、502可以通过网络503与服务器504交互。终端设备501、502上可以安装有各种客户端应用。例如，终端设备501、502上可以安装有图像处理类应用、文字识别类应用等。在一些场景中，终端设备501、502可以接收用户输入的待评价图像。其中，待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象。

终端设备501、502可以是硬件，也可以是软件。当终端设备501、502为硬件时，可以是具有显示屏并且支持信息交互的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备501、502为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器504可以是提供各种服务的服务器。在一些场景中，服务器504可以接收用户通过终端设备501、502上传的待评价图像。其中，待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象。进一步，响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，服务器504可以向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

服务器504可以是硬件，也可以是软件。当服务器504为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器504为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的文字对象评价方法可以由服务器504执行，相应地，文字对象评价装置可以设置在服务器504中。

应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图5中的服务器)的结构示意图。本公开的一些实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：接收用户上传的待评价图像，其中，待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象；确定待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距；响应于待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向用户反馈表征待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，接收单元还可以被描述为“接收用户上传的待评价图像”的单元。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中所公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种文字对象评价方法，其特征在于，包括：

接收用户上传的待评价图像，其中，所述待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象；

确定所述待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距；

响应于所述待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于所述书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向所述用户反馈表征所述待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，包括：

基于所述待评价文字对象的结构图谱和基准文字对象的基准结构图谱，确定所述待评价文字对象和所述基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值，其中，所述基准文字对象和所述待评价文字对象表征同一个文字，所述结构图谱中包含所述待评价文字对象的笔画、偏旁和结构间距；

根据所述笔画差异值、所述偏旁差异值和所述结构间距差异值，确定所述待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述待评价文字对象的结构图谱和基准文字对象的基准结构图谱，确定所述待评价文字对象和所述基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值，包括：

基于预先训练的分析模型，确定所述待评价文字对象和所述基准文字对象的笔画差异值、偏旁差异值、结构间距差异值，其中，所述分类模型基于所述结构图谱和所述基准结构图谱，确定所述笔画差异值、偏旁差异值和结构间距差异值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析模型的训练样本包括样本图像和样本差异值，所述样本图像中包含样本文字对象，所述样本差异值包括所述样本文字对象和样本基准文字对象的样本笔画差异值、样本偏旁差异值和样本结构间距差异值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结构间距差异值包括：所述待评价文字对象的结构间距和所述基准文字对象的结构间距之间的差值。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结构图谱由所述分析模型针对所述待评价图像所构建。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基准结构图谱从预设的结构图谱集合中选取。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向所述用户反馈表征所述待评价文字对象书写不规范的书写评价信息，包括：

确定所述书写不规范的笔画、偏旁、结构间距对应的笔画评价信息、偏旁评价信息、结构间距评价信息；

基于所述笔画评价信息、所述偏旁评价信息和所述结构间距评价信息，向所述用户反馈表征所述待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述待评价文字对象中不存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向所述用户反馈表征所述待评价文字对象书写规范的书写评价信息。

10.一种文字对象评价装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收用户上传的待评价图像，其中，所述待评价图像中包含预定书法字体的待评价文字对象；

确定单元，用于确定所述待评价文字对象中是否存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距；

第一反馈单元，用于响应于所述待评价文字对象中存在书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，基于所述书写不规范的笔画、偏旁和结构间距，向所述用户反馈表征所述待评价文字对象书写不规范的书写评价信息。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。

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