CN110232847A - 字帖信息生成方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种字帖信息生成方法，用于在电子字帖上生成对应的字帖信息，其包括：获取练字者字体样本，并提取练字者字体样本中的初始字体特征组合；获取标准字体特征组合，并将标准字体特征组合作为目标字体特征组合；根据初始字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；使用练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。本发明还提供一种字帖信息生成装置，本发明基于初始字体特征组合以及目标字体特征组合生成练习字体特征组合，由于对于练字者，该不断更新的练习字体特征组合对应的练习字体的练习难度较低，因此提高了练字者的字帖练习效率，缩短了练字者的字帖练习时间。

Description

字帖信息生成方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及电子字帖领域，特别是涉及一种字帖信息生成方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

书法是中国传统文化艺术的瑰宝，而人们一般都是通过字帖临摹来完成书法的练习，但是由于字帖内容较为单一且练习过程较为枯燥，人们使用字帖临摹进行书法练习的效果较差。

同时很多练字者的字体结构、笔画和书写习惯与字帖对应的书法家的字体结构、笔画和书写习惯的差距巨大，从而造成较大的心理落差，往往造成很多练字者半途而废。另外练字者很难有精力去判断和查找自己适合的字体进行练习，因此造成现有练字者的字帖练习的效率较低且总体练习时间较长。

发明内容

本发明实施例提供一种可有效提高字帖练习的效率，缩短练字者字帖练习时间的字帖信息生成方法及字帖信息生成装置；以解决现有的字帖信息生成方法中练字者的字帖练习的效率较低且总体练习时间较长的技术问题。

本发明实施例提供一种字帖信息生成方法，用于在电子字帖上生成对应的字帖信息，其包括：

获取练字者字体样本，并提取所述练字者字体样本中的初始字体特征组合；

获取标准字体特征组合，并将所述标准字体特征组合作为目标字体特征组合；

根据所述初始字体特征组合以及所述目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据所述练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；以及

使用所述练习字体样本在所述电子字帖上生成对应的字帖信息。

在本发明所述的字帖信息生成方法中，所述字帖信息生成方法还包括：

提取所述标准字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征、以及字间结构特征中的至少一种特征作为所述标准字体样本中的标准字体特征组合；

其中所述字体笔画特征包括笔画长度特征、笔画宽度特征、笔画力度特征、横竖笔画力度差异特征、笔画抖动特征、笔画弯曲特征、笔画扰动特征中至少一个；

所述字体笔段特征包括横向笔段特征、纵向笔段特征以及横纵笔段差异特征中的至少一个；

所述字体结构特征包括字体倾斜度特征、字体重心特征、字体外部结构特征、字体内部结构特征中的至少一个；

所述字体部首特征包括部首结构特征以及部首重心特征中的至少一个；

所述字间结构特征包括相邻字体尺寸特征以及相邻字体倾斜度特征中的至少一个。

本发明实施例还提供一种字帖信息生成装置，用于在电子字帖上生成对应的字帖信息，其包括：

初始字体特征组合提取模块，用于获取练字者字体样本，并提取所述练字者字体样本中的初始字体特征组合；

目标字体特征组合获取模块，用于获取标准字体特征组合，并将所述标准字体特征组合作为目标字体特征组合；

练习字体样本生成模块，用于根据所述初始字体特征组合以及所述目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据所述练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；以及

字帖信息生成模块，用于使用所述练习字体样本在所述电子字帖上生成对应的字帖信息。

本发明实施例还提供一种存储介质，其内存储有处理器可执行指令，所述指令由一个或一个以上处理器加载，以执行上述字帖信息生成方法。

本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器储存有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行上述字帖信息生成方法。

相较于现有技术，本发明的字帖信息生成方法、装置、存储介质及电子设备基于初始字体特征组合以及目标字体特征组合生成练习字体特征组合，由于对于练字者，该不断更新的练习字体特征组合对应的练习字体的练习难度较低，因此提高了练字者的字帖练习效率，缩短了练字者的字帖练习时间；有效的解决了现有的字帖信息生成方法中练字者的字帖练习的效率较低且总体练习时间较长的技术问题。

附图说明

图1为本发明的字帖信息生成方法的第一实施例的流程图；

图2为本发明的字帖信息生成方法的第二实施例的流程图；

图3为本发明的字帖信息生成方法的第三实施例的流程图；

图4为本发明的字帖信息生成方法的第四实施例的流程图；

图5为本发明的字帖信息生成装置的第一实施例的结构示意图；

图6为本发明的字帖信息生成装置的第二实施例的结构示意图；

图7为本发明的字帖信息生成装置的第三实施例的结构示意图；

图8为本发明的字帖信息生成装置的第四实施例的结构示意图；

图9a为本发明的字帖信息生成装置所在的电子设备的交互环境结构示意图；

图9b是本发明的字帖信息生成方法及字帖信息生成装置的对应的具体实施例的流程图。

具体实施方式

请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本发明的原理是以实施在一个适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本发明具体实施例，其不应被视为限制本发明未在此详述的其它具体实施例。

在以下的说明中，本发明的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行之作业的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，其将可了解到这些步骤及操作，其中有数次提到为由计算机执行，包括了由代表了以一结构化型式中的数据之电子信号的计算机处理单元所操纵。此操纵转换该数据或将其维持在该计算机之内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域技术人员所熟知的方式来改变该计算机之运作。该数据所维持的数据结构为该内存之实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本发明原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域技术人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。

本发明的字帖信息生成方法及字帖信息生成装置可设置在任何字帖练习设备中，用于在电子字帖上生成对应的字帖信息。该字帖练习设备可为用于展示待练习的字帖信息的显示屏以及用于对练字者字体进行分析的电子字帖；该字帖练习设备也可为展示待练习的字帖信息的显示屏以及用于对练字者字体进行分析的点阵笔；当然该字帖练习设备也可为任何可存储以及分析练字者字体的任何其他电子设备，包括但不限于可穿戴设备、头戴设备、个人计算机、手持式或膝上型设备、移动设备(比如移动电话、个人数字助理(PDA)、媒体播放器等等)、多处理器系统、消费型电子设备、小型计算机、大型计算机、包括上述任意系统或设备的分布式计算环境，等等。本发明的字帖信息生成方法及字帖信息生成装置提高了练字者的字帖练习效率，缩短了练字者的字帖练习时间。

请参照图9a，图9a为本发明的字帖信息生成装置所在的电子设备的交互环境结构示意图。该字帖练习设备包括用于书写的点阵笔、用于交互的多功能盒、用于显示字帖信息的触控屏以及用于提供功能技术服务的后台服务器。

当练字者进行字帖练习时，在触控屏上进行练字字体的展示，练字者使用点阵笔在触摸屏上完成字帖练习，同时多功能盒可根据练字者当前的练习情况提供对应的练习意见，以提高练字者的练习效率。此外触控屏会根据练字者的当前练习情况及时对练习字体进行更新，提高了练字者的练习兴趣以及练习效率。

下面详细说明本发明的字帖信息生成方法的具体工作原理，请参照图1，图1为本发明的字帖信息生成方法的第一实施例的流程图。本实施例的字帖信息生成方法可使用上述的字帖练习设备进行实施，本实施例的字帖信息生成方法包括：

步骤S101，获取练字者字体样本，并提取练字者字体样本中的初始字体特征组合；

步骤S102，获取标准字体特征组合，并将标准字体特征组合作为目标字体特征组合；

步骤S103，根据初始字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；

步骤S104，使用练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。

下面详细说明本实施例的字帖信息生成方法的各步骤的具体流程。

在步骤S101中，电子设备(如点阵笔等)获取练字者字体样本，该练字者字体样本为练字者当前书写字体的字体样本，如可让练字者按要求写200到 3000个规定字，从而生成专属于该练字者的练字者字体样本。

随后电子设备对获取的练字者字体样本进行学习，获取练字者字体样本中的初始字体特征组合。具体的，电子设备可提取练字者字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征以及字间结构特征中的至少一种特征作为练字者字体样本中的初始字体特征组合。

这里的字体笔画特征包括笔画长度特征、笔画宽度特征、笔画力度特征、横竖笔画力度差异特征、笔画抖动特征、笔画弯曲特征以及笔画扰动特征等。

其中笔画长度特征为构成字体的每个笔画的长度，即从笔画的起始点到对应笔画的终止点的长度，可用笔画的起始点到对应笔画的终止点之间的像素点个数N₁来表示，即a₁＝N₁，其中a₁为笔画长度特征的特征值。

笔画宽度特征为构成字体的每个笔画的宽度，为笔画长度方向的点集对应的笔画位置的宽度平均值，即

其中n为点集的数量，W_i为i处的宽度值，i为计数值，a₂为笔画宽度特征的特征值。

笔画力度特征用于表示书写人在书写时的力度变化，为笔画长度方向上每个点的笔画宽度与平均笔画宽度的偏离程度，即

其中a₃为笔画力度特征的特征值。

横竖笔画力度差异特征用于表示书写人在书写横笔画和纵笔画时的平均用力情况，可表示为：

其中h_i表示i处的横向笔画的宽度值，s_i表示i处的纵向笔画的宽度值，a₄为横竖笔画力度特征的特征值。

笔画抖动特征用于表示笔画的走势情况，可表示为：

其中y_m表示笔画的纵向位置起始值，y_n表示笔画的纵向位置终止值，x_m表示笔画的横向位置起始值，x_n表示笔画的纵向位置终止值，a₅为笔画抖动特征的特征值。

笔画弯曲特征用于表示具有弯曲度的笔画的特征，以表示不同的书写偏好。可表示为：

其中a₆为笔画弯曲特征的特征值，其中n表示该笔画的点集数量，该笔画由依次连接的点集(P(x₁,y₁),P(x₂,y₂),…P(x_n,y_n))组成，其中x_n为对应点的横向位置，y_n为对应点的纵向位置。

笔画扰动特征为表示笔画不规整度的特征，比如书写者在下笔时的向下重压以及收笔时的向上轻挑，这样导致笔画的走势和笔画两个端点连线的走势会存在扰动，如笔画两个端点的坐标分别为P_s(x_s,y_s)、P_e(x_e,y_e)，两个端点的连线与笔画的交叉点的坐标为P(x_p,y_p)；

该扰动特征可表示为：

其中a₇为笔画扰动特征的特征值。

这里的字体笔段特征包括横向笔段特征、纵向笔段特征以及横纵笔段差异特征等。交叉的笔画会被交叉点分割的多个部分称为笔段。

横向笔段特征为构成笔画的笔段的横向长度，可表示为：

a₈＝N₂；

其中a₈为横向笔段特征的特征值，N₂为笔段的起始点到对应笔段的终止点之间的横向距离的像素点个数。

纵向笔段特征为构成笔画的笔段的纵向长度，可表示为：

a₉＝N₃；

其中a₉为纵向笔段特征的特征值，N₃为笔段的起始点到对应笔段的终止点之间的纵向距离的像素点个数。

横纵笔段差异特征为笔段的横纵长度比值，可用于判断字体笔画的拐点特征，反映字体笔画的干涉与连贯特征，可表示为：

a₁₀为横纵笔段差异特征的特征值，ε表示一无穷小值。

这里的字体部首特征包括部首结构特征以及部首重心特征等。

部首结构特征为字体内不同部首结构的几何比，可用于表示一个字体的协调美感，可表示为：

x_i、y_i为单个字体内外结构，上下结构，左右结构部首的搭配比，f(i,j)为单部首结构时的比例关系函数，a₁₁为部首结构特征的特征值。

部首重心特征为字体内部的不同部首的重心偏移特征，用于衡量字体的形变和部首错位，可表示为：

g(i,j)为字体的骨架矩阵，x_i、y_i为单个字体内外结构，上下结构，左右结构部首的搭配比，a₁₂为部首重心特征的特征值。

字体结构特征包括字体倾斜度特征、字体重心特征、字体外部结构特征、字体内部结构特征等。

字体倾斜度特征表示字体的大体走势，用字体中所有笔画的起笔位置与对应笔画的收笔位置来计算，可表示为：

其中y_im为笔画i的纵向位置起始值，y_in表示笔画i的纵向位置终止值，x_im表示笔画i的横向位置起始值，x_in表示笔画i的纵向位置终止值，a₁₃为字体倾斜度特征的特征值。

字体中心特征表示字体的重心位置特征，可表示为：

a₁₄＝F(x，y)；

其中g(i,j)为字体的骨架矩阵，a₁₄为重心位置特征的特征值，其中(x，y)为重心位置坐标，F为计算重心位置特征的函数。

字体外部结构特征表示字体的框架形态，如有的字体框架形态呈正方形，有的字体框架形态呈长方形，这里用字体的高宽比R来表示该字体外部结构特征，可表示为：

其中a₁₅为字体的字体外部结构特征。这里的f函数是不清楚的，建议简化

字体内部结构特征表示字体的内部笔画轮廓分布，按单个字体内外结构，上下结构，左右结构可将字体划分为S1和S2两部分，该字体内部结构特征可标识

表示为：

其中m为S1中像素点的个数，n为S2中像素点的个数，a₁₆为字体内部结构特征的特征值。

字间结构特征包括相邻字体尺寸特征以及相邻字体倾斜度特征等。

相邻字体尺寸特征表示相邻字体的大小比值，如n个文字轮廓值为 Q＝{q₁,q₂,…，q_n}，q_n为文字轮廓值，则字间结构特征可表示为：

其中a₁₇为相邻字体尺寸特征的特征值。

相邻字体倾斜度特征表示相邻字体的倾斜度的差异值，用来评价书写的整体美观度，其表示为：

其中r_i为单个字体的倾斜度，a₁₈为相邻字体倾斜度特征的特征值。

电子设备基于上述的特征值的计算可获取练字者字体样本的初始字体特征组合A(a_1a,a_2a,…,a_18a)。

在步骤S102中，电子设备获取预设的标准字体特征组合。

具体的，电子设备获取预设的标准字体样本，如某位书法家书写的200到 3000个规定字、或从之前的书写书籍中采集的规定字，从而形成标准字体样本。随后电子设备对获取的标准字体样本进行学习，获取标准字体样本的标准字体特征组合，这里可设定标准字体特征组合B(a_1b,a_2b,…,a_18b)。这里同样电子设备通过提取标准字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征、以及字间结构特征中的至少一种特征作为标准字体样本中的标准字体特征组合，具体的标准字体特征组合的过程与上述的初始字体特征组合的提取过程相似。

为了练字者对上述标准字体样本进行学习，这里电子设备将标准字体特征组合B(a_1b,a_2b,…,a_18b)作为目标字体特征组合。

在步骤S103中，电子设备根据步骤S101获取的初始字体特征组合以及步骤S102获取的目标字体特征组合，生成练习字体特征组合，以便练字者进行练习。

具体的，电子设备可使用预设练习权重比对初始字体特征组合以及目标字体特征组合进行加权操作，以生成练习字体特征组合。

由于如直接让练字者学习标准字体样本，可能会导致练字者的练习效率较低，这里为了提高练字者的练习效率，生成一与练字者字体样本和标准字体样本同时较为接近的练习字体样本。

这里可设置预设练习权重比为3:1至6:1，即练习字体特征组合的特征值大致为其中m为预设练习权重比。当m较大时，练习字体特征组合的特征值是更加接近于初始字体特征组合的特征值的。

随后电子设备根据生成的练习字体特征组合的特征值，生成对应的练习字体样本，该练习字体样本也是更加接近于练字者字体样本，这样使得练字者的练习难度进一步降低。

在步骤S104中，电子设备使用步骤S103生成的练习字体样本，在电子字帖(如触控屏)上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备直接在电子字帖上进行字帖练习；或者将字帖信息在纸质练习本上，以便练字者进行练习。

设定时间后，电子设备可以循环重复上述步骤操作，使得练字者书写的练字者字体样本不断与标准字体样本接近，从而实现了练字者的高效字帖练习。

这样即完成了本实施例的字帖信息生成方法的字帖信息生成过程。

本实施例的字帖信息生成方法基于初始字体特征组合以及目标字体特征组合生成练习字体特征组合，由于对于练字者，该不断更新的练习字体特征组合对应的练习字体的练习难度较低，因此提高了练字者的字帖练习效率，缩短了练字者的字帖练习时间。

请参照图2，图2为本发明的字帖信息生成方法的第二实施例的流程图，本实施例的字帖信息生成方法可使用上述的字帖练习设备进行实施，本实施例的字帖信息生成方法包括：

步骤S201，获取练字者字体样本，并提取练字者字体样本中的初始字体特征组合；

步骤S202，获取预设的多个标准字体样本的标准字体特征组合，并将与初始字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合；

步骤S203，根据初始字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；

步骤S204，使用练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。

下面详细说明本实施例的字帖信息生成方法的各步骤的具体流程。

本实施例的步骤S201、步骤S203以及步骤S204与上述的字帖信息生成方法的第一实施例的步骤S101、步骤S103以及步骤S104相同或相似，具体请参见上述字帖信息生成方法的第一实施例中的详细描述。

在本实施例的步骤S202中，电子设备获取多个预设的标准字体样本，如多位书法家书写的规定字或从之前的书写书籍中采集的规定字，从而形成多个标准字体样本。这里的多个标准字体样本可形成标准字帖库，电子设备开发商可对该标准字帖库不断进行更新。

随后电子设备对获取的多个标准字体样本进行学习，获取多个标准字体样本对应的标准字体特征组合，这里可设定多个标准字体特征组合B1(a_1b1,a_2b1,…,a_18b1)，B2(a_1b2,a_2b2,…,a_18b2)等。这里同样电子设备通过提取标准字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征、以及字间结构特征中的至少一种特征作为标准字体样本中的标准字体特征组合，具体的标准字体特征组合的过程与上述的初始字体特征组合的提取过程相似。

为了进一步提高练习者的字帖练习效率，电子设备会从多个标准字体样本中选择与练字者的练字者字体样本最接近的标准字体样本来制作练习字体样本。即电子设备会将与初始字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合。

如计算标准字体特征组合中每个特征的特征值与初始字体特征组合中对应特征的特征值的偏差，然后将每个种类的特征值偏差相加，即得到了标准字体特征组合与初始字体特征组合的特征组合偏移量最小。当然为了增强计算的准确性，这里使用预设权重对每个种类的特征值偏差进行修正，以减小不同类型特征值影响差异对特征组合偏移量的影响。

这样即完成了本实施例的字帖信息生成方法的字帖信息生成过程。

在第一实施例的基础上，本实施例的字帖信息生成方法使用特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合来生成目标字体特征组合，进一步降低了练习字体样本与练字者字体样本的差异，进一步降低了练字者的练习难度。

请参照图3，图3为本发明的字帖信息生成方法的第三实施例的流程图，本实施例的字帖信息生成方法可使用上述的字帖练习设备进行实施，本实施例的字帖信息生成方法包括：

步骤S301，获取练字者字体样本，并提取练字者字体样本中的初始字体特征组合；

步骤S302，获取标准字体特征组合，并将标准字体特征组合作为目标字体特征组合；

步骤S303，根据初始字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；

步骤S304，使用练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息；

步骤S305，以设定时间间隔，获取当前练字者字体样本，并提取当前练字者字体样本中的当前字体特征组合；

步骤S306，计算当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；

步骤S307，如差异特征组合偏移量小于预设值，则根据当前字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合对练习字体样本进行更新，以使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息；如差异特征组合偏移量大于等于预设值，则继续使用当前的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。

下面详细说明本实施例的字帖信息生成方法的各步骤的具体流程。

本实施例的步骤S301至步骤S304与上述的字帖信息生成方法的第一实施例的步骤S101至步骤S104相同或相似，具体请参见上述字帖信息生成方法的第一实施例中的详细描述。

在步骤S305中，电子设备以设定时间间隔，获取练字者的当前练字者字体样本，以便判断是否需要对练习字体样本进行更新。

随后电子设备对获取的当前练字者字体样本进行学习，获取当前练字者字体样本中的当前字体特征组合。具体的，电子设备可提取当前练字者字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征以及字间结构特征中的至少一种特征作为当前练字者字体样本中的当前字体特征组合。

在步骤S306中，电子设备计算步骤S305获取的当前练字者字体样本中的当前字体特征组合与对应的练习字体样本的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；即获取当前练字者字体样本与设定的练习字体样本的差异值。

具体电子设备可计算练习字体特征组合中每个特征的特征值与当前字体特征组合中对应特征的特征值的偏差，然后将每个种类的特征值偏差相加，即得到当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量。当然为了增强计算的准确性，这里使用预设权重对每个种类的特征值偏差进行修正，以减小不同类型特征值影响差异对差异特征组合偏移量的影响。

在步骤S307中，如步骤S306计算获取差异特征组合偏移量小于预设值，则说明当前练字者字体样本已经非常接近设定的练习字体样本，则需要对练习字体样本进行更新，以便使得练习字体样本与标准字体样本更加接近。

具体的，电子设备可根据当前练字者字体样本的当前字体特征组合以及标准字体样本对应的目标字体特征组合，生成练习字体特征组合。如可使用预设练习权重比对当前字体特征组合以及目标字体特征组合进行加权操作，以生成练习字体特征组合。

这里可设置预设练习权重比为3:1至6:1，当然由于当前字体特征组合与目标字体特征组合的特征组合偏移量会随着练习的进行越来越小，为了进一步提高练习的效率，这里可将预设练习权重比随着更新次数的增加而逐渐减小，以使得当前字体特征组合与目标字体特征组合的特征组合偏移量的绝对值保持相对稳定，从而使得练习字体样本的更新频率不会太高。

随后电子设备根据练习字体特征组合对练习字体样本进行更新，并使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备直接在电子字帖上进行字帖练习。

如步骤S306计算获取差异特征组合偏移量大于等于预设值，则说明当前练字者字体样本与练习字体样本差异加大，练字者继续使用当前的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息进行字帖练习。

随后返回到步骤S305，直至当前练字者字体样本的当前字体特征组合与标准字体样本的目标字体特征组合的特征差异小于某个预设的特定值，即练字者完成了相应的字帖练习。

优选的，电子设备还可获取差异特征组合偏移量的多个差异特征偏移分量，如字体笔画特征的偏移分量、字体笔段特征的偏移分量、或字体笔画特征的笔画长度特征的偏移分量等。该差异特征偏移分量可较好的反馈差异特征组合偏移量的产生的主要原因，即练字者当前的书写字体是字体结构问题还是笔画结构问题等。

随后电子设备可获取最大的差异特征偏移分量，确定字体修正信息。该字体修正信息为建议练字者缩小该差异特征偏移分量的建议。如练字者的笔画长度一致偏短，且笔画长度特征的偏移分量最大，则可生成建议练字者适当加长笔画长度的字体修正信息。该字体修正信息可按字数实时进行反馈，也可以按设定时间段进行反馈。

电子设备得到字体修正信息后，可同时显示屏或音箱将字体修正信息反馈至练字者，以使得练字者改进当前练字者字体，以减少该差异特征偏移量。

优选的，电子设备还可基于最大的差异特征偏移分量，确定与该最大的差异特征偏移分量相关的指定练习字体内容。如该练字者的笔画弯曲特征对应的差异特征偏移分量最大，则可选择“田”字等具有较多弯曲笔画的指定练习字体内容，以帮助练字者对特定问题进行改进。电子设备确定指定练习字体内容后，可使用指定练习字体内容对练习字体样本进行更新，并使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备继续在电子字帖上进行字帖练习。

这样即完成了本实施例的字帖信息生成方法的字帖信息生成过程。

在第一实施例的基础上，本实施例的字帖信息生成方法根据当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量，来确定是否进行练习字体样本的更新，提高了电子字帖的练习字体的更新有效性；同时基于差异特征偏移分量来获取字体修正信息可有效的帮助练字者了解自己书写的缺陷，快速提升书写水平；此外基于差异特征偏移分量生成具有练字者个性化的练习字体样本，进一步提高了练字者的字帖练习效率。

请参照图4，图4为本发明的字帖信息生成方法的第四实施例的流程图，本实施例的字帖信息生成方法可使用上述的字帖练习设备进行实施，本实施例的字帖信息生成方法包括：

步骤S401，获取练字者字体样本，并提取练字者字体样本中的初始字体特征组合；

步骤S402，获取预设的多个标准字体样本的标准字体特征组合，并将与初始字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合；

步骤S403，根据初始字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；

步骤S404，使用练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息；

步骤S405，以设定时间间隔，获取当前练字者字体样本，并提取当前练字者字体样本中的当前字体特征组合；

步骤S406，计算当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；

步骤S407，如差异特征组合偏移量小于预设值，则将与当前字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合；根据当前字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合对练习字体样本进行更新，以使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息；如差异特征组合偏移量大于等于预设值，则继续使用当前的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。

下面详细说明本实施例的字帖信息生成方法的各步骤的具体流程。

本实施例的步骤S401至步骤S404与上述的字帖信息生成方法的第二实施例的步骤S201至步骤S204相同或相似，具体请参见上述字帖信息生成方法的第一实施例中的详细描述。

在步骤S405中，电子设备以设定时间间隔，获取练字者的当前练字者字体样本，以便判断是否需要对练习字体样本进行更新。随后电子设备对获取的当前练字者字体样本进行学习，获取当前练字者字体样本中的当前字体特征组合。

在步骤S406中，电子设备计算步骤S405获取的当前练字者字体样本中的当前字体特征组合与对应的练习字体样本的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；即获取当前练字者字体样本与设定的练习字体样本的差异值。

在步骤S407中，如步骤S406计算获取差异特征组合偏移量小于预设值，则说明当前练字者字体样本已经非常接近设定的练习字体样本，则需要对练习字体样本进行更新，以便使得练习字体样本与标准字体样本更加接近。

具体的，电子设备可将当前字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合。由于练字者在练习过程中，可能书写字体会更加接近于其他的标准字体样本，在对当前练字者字体样本进行更新的时候，同时考虑是否需要对标准字体样本进行更新，以进一步降低练字者的练习难度。

随后电子设备根据当前练字者字体样本的当前字体特征组合以及标准字体样本对应的目标字体特征组合，生成练习字体特征组合。如可使用预设练习权重比对当前字体特征组合以及目标字体特征组合进行加权操作，以生成练习字体特征组合。

这里可设置预设练习权重比为3:1至6:1，当然由于当前字体特征组合与目标字体特征组合的特征组合偏移量会随着练习的进行越来越小，为了进一步提高练习的效率，这里可将预设练习权重比随着更新次数的增加而逐渐减小，以使得当前字体特征组合与目标字体特征组合的特征组合偏移量的绝对值保持相对稳定，从而使得练习字体样本的更新频率不会太高。

随后电子设备根据练习字体特征组合对练习字体样本进行更新，并使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备直接在电子字帖上进行字帖练习。

如步骤S406计算获取差异特征组合偏移量大于等于预设值，则说明当前练字者字体样本与练习字体样本差异加大，练字者继续使用当前的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息进行字帖练习。

随后返回到步骤S405，直至当前练字者字体样本的当前字体特征组合与标准字体样本的目标字体特征组合的特征差异小于某个预设的特定值，即练字者完成了相应的字帖练习。

优选的，电子设备还可获取差异特征组合偏移量的多个差异特征偏移分量，如字体笔画特征的偏移分量、字体笔段特征的偏移分量、或字体笔画特征的笔画长度特征的偏移分量等。该差异特征偏移分量可较好的反馈差异特征组合偏移量的产生的主要原因，即练字者当前的书写字体是字体结构问题还是笔画结构问题等。

随后电子设备可获取最大的差异特征偏移分量，确定字体修正信息。该字体修正信息为建议练字者缩小该差异特征偏移分量的建议。如练字者的笔画长度一致偏短，且笔画长度特征的偏移分量最大，则可生成建议练字者适当加长笔画长度的字体修正信息。

电子设备得到字体修正信息后，可同时显示屏或音箱将字体修正信息反馈至练字者，以使得练字者改进当前练字者字体，以减少该差异特征偏移量。

优选的，电子设备还可基于最大的差异特征偏移分量，确定与该最大的差异特征偏移分量相关的指定练习字体内容。如该练字者的笔画弯曲特征对应的差异特征偏移分量最大，则可选择“田”字等具有较多弯曲笔画的指定练习字体内容，以帮助练字者对特定问题进行改进。电子设备确定指定练习字体内容后，可使用指定练习字体内容对练习字体样本进行更新，并使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备继续在电子字帖上进行字帖练习。

这样即完成了本实施例的字帖信息生成方法的字帖信息生成过程。

在第二实施例的基础上，本实施例的字帖信息生成方法根据当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量，来确定是否进行练习字体样本的更新，并且对当前练字者字体样本以及标准字体样本同时进行更新，进一步提高了电子字帖的练习字体的更新有效性。

本发明还提供一种字帖信息生成装置，请参照图5，图5为本发明的字帖信息生成装置的第一实施例的结构示意图。本实施例的字帖信息生成装置可使用上述的字帖信息生成方法的第一实施例进行实施，本实施例的字帖信息生成装置50包括初始字体特征组合提取模块51、目标字体特征组合获取模块52、练习字体样本生成模块53以及字帖信息生成模块54。

初始字体特征组合提取模块51用于获取练字者字体样本，并提取练字者字体样本中的初始字体特征组合；目标字体特征组合获取模块52用于获取标准字体特征组合，并将标准字体特征组合作为目标字体特征组合；练习字体样本生成模块53用于根据初始字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；字帖信息生成模块54用于使用练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。

本实施例的字帖信息生成装置50使用时，首先初始字体特征组合提取模块 51获取练字者字体样本，该练字者字体样本为练字者当前书写字体的字体样本，如可让练字者按要求写200到3000个规定字，从而生成专属于该练字者的练字者字体样本。

随后初始字体特征组合提取模块51对获取的练字者字体样本进行学习，获取练字者字体样本中的初始字体特征组合。具体的，初始字体特征组合提取模块51可提取练字者字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征以及字间结构特征中的至少一种特征作为练字者字体样本中的初始字体特征组合。

这里的字体笔画特征包括笔画长度特征、笔画宽度特征、笔画力度特征、横竖笔画力度差异特征、笔画抖动特征、笔画弯曲特征以及笔画扰动特征等。

这里的字体笔段特征包括横向笔段特征、纵向笔段特征以及横纵笔段差异特征等。交叉的笔画会被交叉点分割的多个部分称为笔段。

这里的字体部首特征包括部首结构特征以及部首重心特征等。

字体结构特征包括字体倾斜度特征、字体重心特征、字体外部结构特征、字体内部结构特征等。

字间结构特征包括相邻字体尺寸特征以及相邻字体倾斜度特征等。

初始字体特征组合提取模块51可获取练字者字体样本的初始字体特征组合A(a_1a,a_2a,…,a_18a)。

随后目标字体特征组合获取模块52获取预设的标准字体特征组合。

具体的，标准字体特征组合提取模块55可预先获取预设的标准字体样本，如某位书法家书写的200到3000个规定字、或从之前的书写书籍中采集的规定字，从而形成标准字体样本。

随后标准字体特征组合提取模块55对获取的标准字体样本进行学习，获取标准字体样本的标准字体特征组合，这里可设定标准字体特征组合 B(a_1b,a_2b,…,a_18b)。这里同样目标字体特征组合获取模块52通过提取标准字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征、以及字间结构特征中的至少一种特征作为标准字体样本中的标准字体特征组合，具体的标准字体特征组合的过程与上述的初始字体特征组合的提取过程相似。

为了练字者对上述标准字体样本进行学习，这里目标字体特征组合获取模块52将标准字体特征组合B(a_1b,a_2b,…,a_18b)作为目标字体特征组合。

然后练习字体样本生成模块53根据获取的初始字体特征组合以及获取的目标字体特征组合，生成练习字体特征组合，以便练字者进行练习。

具体的，练习字体样本生成模块53可使用预设练习权重比对初始字体特征组合以及目标字体特征组合进行加权操作，以生成练习字体特征组合。

由于如直接让练字者学习标准字体样本，可能会导致练字者的练习效率较低，这里为了提高练字者的练习效率，生成一与练字者字体样本和标准字体样本同时较为接近的练习字体样本。

这里可设置预设练习权重比为3:1至6:1，即练习字体特征组合的特征值大致为其中m为预设练习权重比。当m较大时，练习字体特征组合的特征值是更加接近于初始字体特征组合的特征值的。

随后练习字体样本生成模块53根据生成的练习字体特征组合的特征值，生成对应的练习字体样本，该练习字体样本也是更加接近于练字者字体样本，这样使得练字者的练习难度进一步降低。

最后字帖信息生成模块54使用练习字体样本，在电子字帖(如触控屏)上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备直接在电子字帖上进行字帖练习。

设定时间后，字帖信息生成装置50可以循环重复上述操作，使得练字者书写的练字者字体样本不断与标准字体样本接近，从而实现了练字者的高效字帖练习。

这样即完成了本实施例的字帖信息生成装置50的字帖信息生成过程。

本实施例的字帖信息生成装置基于初始字体特征组合以及目标字体特征组合生成练习字体特征组合，由于对于练字者，该不断更新的练习字体特征组合对应的练习字体的练习难度较低，因此提高了练字者的字帖练习效率，缩短了练字者的字帖练习时间。

请参照图6，图6为本发明的字帖信息生成装置的第二实施例的结构示意图。本实施例的字帖信息生成装置可使用上述的字帖信息生成方法的第二实施例进行实施，本实施例的字帖信息生成装置60包括初始字体特征组合提取模块 61、目标字体特征组合获取模块62、练习字体样本生成模块63以及字帖信息生成模块64。

初始字体特征组合提取模块61用于获取练字者字体样本，并提取练字者字体样本中的初始字体特征组合；目标字体特征组合获取模块62用于获取预设的多个标准字体样本的标准字体特征组合，并将与初始字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合；练习字体样本生成模块63用于根据初始字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；字帖信息生成模块64用于使用练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。

本实施例的字帖信息生成装置60使用时，首先初始字体特征组合提取模块 61获取练字者字体样本，该练字者字体样本为练字者当前书写字体的字体样本，如可让练字者按要求写200到3000个规定字，从而生成专属于该练字者的练字者字体样本。

随后初始字体特征组合提取模块61对获取的练字者字体样本进行学习，获取练字者字体样本中的初始字体特征组合。具体的，初始字体特征组合提取模块61可提取练字者字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征以及字间结构特征中的至少一种特征作为练字者字体样本中的初始字体特征组合。

初始字体特征组合提取模块61可获取练字者字体样本的初始字体特征组合A(a_1a,a_2a,…,a_18a)。

随后标准字体特征组合提取模块65提前获取多个预设的标准字体样本，如多位书法家书写的规定字或从之前的书写书籍中采集的规定字，从而形成多个标准字体样本。

随后标准字体特征组合提取模块65对获取的多个标准字体样本进行学习，获取多个标准字体样本对应的标准字体特征组合，这里可设定多个标准字体特征组合B1(a_1b1,a_2b1,…,a_18b1)、B2(a_1b2,a_2b2,…,a_18b2)等。这里同样标准字体特征组合提取模块通过提取标准字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征、以及字间结构特征中的至少一种特征作为标准字体样本中的标准字体特征组合，具体的标准字体特征组合的过程与上述的初始字体特征组合的提取过程相似。

为了进一步提高练习者的字帖练习效率，目标字体特征组合获取模块62 会从多个标准字体样本中选择与练字者的练字者字体样本最接近的标准字体样本来制作练习字体样本。即目标字体特征组合获取模块62会将与初始字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合。

如计算标准字体特征组合中每个特征的特征值与初始字体特征组合中对应特征的特征值的偏差，然后将每个种类的特征值偏差相加，即得到了标准字体特征组合与初始字体特征组合的特征组合偏移量最小。当然为了增强计算的准确性，这里使用预设权重对每个种类的特征值偏差进行修正，以减小不同类型特征值影响差异对特征组合偏移量的影响。

然后练习字体样本生成模块63根据获取的初始字体特征组合以及获取的目标字体特征组合，生成练习字体特征组合，以便练字者进行练习。

具体的，练习字体样本生成模块63可使用预设练习权重比对初始字体特征组合以及目标字体特征组合进行加权操作，以生成练习字体特征组合。

随后练习字体样本生成模块63根据生成的练习字体特征组合的特征值，生成对应的练习字体样本，该练习字体样本也是更加接近于练字者字体样本，这样使得练字者的练习难度进一步降低。

最后字帖信息生成模块64使用练习字体样本，在电子字帖(如触控屏)上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备直接在电子字帖上进行字帖练习。

设定时间后，字帖信息生成装置60可以循环重复上述步骤操作，使得练字者书写的练字者字体样本不断与标准字体样本接近，从而实现了练字者的高效字帖练习。

这样即完成了本实施例的字帖信息生成装置60的字帖信息生成过程。

在第一实施例的基础上，本实施例的字帖信息生成装置使用特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合来生成目标字体特征组合，进一步降低了练习字体样本与练字者字体样本的差异，进一步降低了练字者的练习难度。

请参照图7，图7为本发明的字帖信息生成装置的第三实施例的结构示意图。本实施例的字帖信息生成装置可使用上述的字帖信息生成方法的第三实施例进行实施，本实施例的字帖信息生成装置70包括初始字体特征组合提取模块 71、目标字体特征组合获取模块72、练习字体样本生成模块73、字帖信息生成模块74、当前字体特征组合提取模块75、差异特征组合偏移量计算模块76以及练习字体样本更新模块77。

其中当前字体特征组合提取模块75用于以设定时间间隔，获取当前练字者字体样本，并提取当前练字者字体样本中的当前字体特征组合；差异特征组合偏移量计算模块76用于计算当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；练习字体样本更新模块77用于如差异特征组合偏移量小于预设值，则根据当前字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合对练习字体样本进行更新，以使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。

在字帖信息生成装置的第一实施例的基础上，本实施例的字帖信息生成装置70使用时，当前字体特征组合提取模块75以设定时间间隔，获取练字者的当前练字者字体样本，以便判断是否需要对练习字体样本进行更新。

随后当前字体特征组合提取模块75对获取的当前练字者字体样本进行学习，获取当前练字者字体样本中的当前字体特征组合。具体的，当前字体特征组合提取模块75可提取当前练字者字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征以及字间结构特征中的至少一种特征作为当前练字者字体样本中的当前字体特征组合。

差异特征组合偏移量计算模块76计算获取的当前练字者字体样本中的当前字体特征组合与对应的练习字体样本的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；即获取当前练字者字体样本与设定的练习字体样本的差异值。

具体的，差异特征组合偏移量计算模块76可计算练习字体特征组合中每个特征的特征值与当前字体特征组合中对应特征的特征值的偏差，然后将每个种类的特征值偏差相加，即得到当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量。当然为了增强计算的准确性，这里使用预设权重对每个种类的特征值偏差进行修正，以减小不同类型特征值影响差异对差异特征组合偏移量的影响。

最后如计算获取差异特征组合偏移量小于预设值，则说明当前练字者字体样本已经非常接近设定的练习字体样本，则练习字体样本更新模块77需要对练习字体样本进行更新，以便使得练习字体样本与标准字体样本更加接近。

具体的，练习字体样本更新模块77可根据当前练字者字体样本的当前字体特征组合以及标准字体样本对应的目标字体特征组合，生成练习字体特征组合。如可使用预设练习权重比对当前字体特征组合以及目标字体特征组合进行加权操作，以生成练习字体特征组合。

这里可设置预设练习权重比为3:1至6:1，当然由于当前字体特征组合与目标字体特征组合的特征组合偏移量会随着练习的进行越来越小，为了进一步提高练习的效率，这里可将预设练习权重比随着更新次数的增加而逐渐减小，以使得当前字体特征组合与目标字体特征组合的特征组合偏移量的绝对值保持相对稳定，从而使得练习字体样本的更新频率不会太高。

随后练习字体样本更新模块77根据练习字体特征组合对练习字体样本进行更新，并使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备直接在电子字帖上进行字帖练习。

如计算获取差异特征组合偏移量大于等于预设值，则说明当前练字者字体样本与练习字体样本差异加大，练字者继续使用当前的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息进行字帖练习。

随后返回到当前字体特征组合提取模块继续以设定时间间隔获取当前练字者字体样本，直至当前练字者字体样本的当前字体特征组合与标准字体样本的目标字体特征组合的特征差异小于某个预设的特定值，即练字者完成了相应的字帖练习。

优选的，本实施例的字帖信息生成装置70还包括差异特征偏移分量获取模块78、字体修正信息反馈模块79以及指定练习字体内容生成模块7A。

差异特征偏移分量获取模块78用于获取差异特征组合偏移量的多个差异特征偏移分量；字体修正信息反馈模块79用于基于最大的差异特征偏移分量，确定字体修正信息，并使用字体修正信息进行反馈操作；其中字体修正信息用于提示用户改进当前练字者字体，以减少差异特征偏移量；指定练习字体内容生成模块7A用于基于最大的差异特征偏移分量，确定与最大的差异特征偏移分量相关的指定练习字体内容，并使用指定练习字体内容对练习字体样本进行更新，以使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。

其中差异特征偏移分量获取模块78还可获取差异特征组合偏移量的多个差异特征偏移分量，如字体笔画特征的偏移分量、字体笔段特征的偏移分量、或字体笔画特征的笔画长度特征的偏移分量等。该差异特征偏移分量可较好的反馈差异特征组合偏移量的产生的主要原因，即练字者当前的书写字体是字体结构问题还是笔画结构问题等。

随后字体修正信息反馈模块79可获取最大的差异特征偏移分量，确定字体修正信息。该字体修正信息为建议练字者缩小该差异特征偏移分量的建议。如练字者的笔画长度一致偏短，且笔画长度特征的偏移分量最大，则可生成建议练字者适当加长笔画长度的字体修正信息。

字体修正信息反馈模块79得到字体修正信息后，可同时显示屏或音箱将字体修正信息反馈至练字者，以使得练字者改进当前练字者字体，以减少该差异特征偏移量。

同时指定练习字体内容生成模块7A还可基于最大的差异特征偏移分量，确定与该最大的差异特征偏移分量相关的指定练习字体内容。如该练字者的笔画弯曲特征对应的差异特征偏移分量最大，则可选择“田”字等具有较多弯曲笔画的指定练习字体内容，以帮助练字者对特定问题进行改进。指定练习字体内容生成模块7A确定指定练习字体内容后，可使用指定练习字体内容对练习字体样本进行更新，并使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备继续在电子字帖上进行字帖练习。

这样即完成了本实施例的字帖信息生成装置70的字帖信息生成过程。

在第一实施例的基础上，本实施例的字帖信息生成装置根据当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量，来确定是否进行练习字体样本的更新，提高了电子字帖的练习字体的更新有效性；同时基于差异特征偏移分量来获取字体修正信息可有效的帮助练字者了解自己书写的缺陷，快速提升书写水平；此外基于差异特征偏移分量生成具有练字者个性化的练习字体样本，进一步提高了练字者的字帖练习效率。

请参照图8，图8为本发明的字帖信息生成装置的第四实施例的结构示意图。本实施例的字帖信息生成装置可使用上述的字帖信息生成方法的第三实施例进行实施，本实施例的字帖信息生成装置80包括初始字体特征组合提取模块 81、目标字体特征组合获取模块82、练习字体样本生成模块83、字帖信息生成模块84、当前字体特征组合提取模块85、差异特征组合偏移量计算模块86以及练习字体样本更新模块87。

其中当前字体特征组合提取模块85用于以设定时间间隔，获取当前练字者字体样本，并提取当前练字者字体样本中的当前字体特征组合；差异特征组合偏移量计算模块86用于计算当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；练习字体样本更新模块87用于如差异特征组合偏移量小于预设值，则将与当前字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合；根据当前字体特征组合以及目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据练习字体特征组合对练习字体样本进行更新，以使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息。

在字帖信息生成装置的第二实施例的基础上，本实施例的字帖信息生成装置80使用时，当前字体特征组合提取模块85以设定时间间隔，获取练字者的当前练字者字体样本，以便判断是否需要对练习字体样本进行更新。随后当前字体特征组合提取模块85对获取的当前练字者字体样本进行学习，获取当前练字者字体样本中的当前字体特征组合。

随后差异特征组合偏移量计算模块86计算步骤获取的当前练字者字体样本中的当前字体特征组合与对应的练习字体样本的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；即获取当前练字者字体样本与设定的练习字体样本的差异值。

最后如计算获取差异特征组合偏移量小于预设值，则说明当前练字者字体样本已经非常接近设定的练习字体样本，则练习字体样本更新模块87需要对练习字体样本进行更新，以便使得练习字体样本与标准字体样本更加接近。

具体的，练习字体样本更新模块87可将当前字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合。由于练字者在练习过程中，可能书写字体会更加接近于其他的标准字体样本，在对当前练字者字体样本进行更新的时候，同时考虑是否需要对标准字体样本进行更新，以进一步降低练字者的练习难度。

随后练习字体样本更新模块87根据当前练字者字体样本的当前字体特征组合以及标准字体样本对应的目标字体特征组合，生成练习字体特征组合。如可使用预设练习权重比对当前字体特征组合以及目标字体特征组合进行加权操作，以生成练习字体特征组合。

这里可设置预设练习权重比为3:1至6:1，当然由于当前字体特征组合与目标字体特征组合的特征组合偏移量会随着练习的进行越来越小，为了进一步提高练习的效率，这里可将预设练习权重比随着更新次数的增加而逐渐减小，以使得当前字体特征组合与目标字体特征组合的特征组合偏移量的绝对值保持相对稳定，从而使得练习字体样本的更新频率不会太高。

随后练习字体样本更新模块87根据练习字体特征组合对练习字体样本进行更新，并使用更新后的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息，这样练字者可使用点阵笔等练字设备直接在电子字帖上进行字帖练习。

如计算获取差异特征组合偏移量大于等于预设值，则说明当前练字者字体样本与练习字体样本差异加大，练字者继续使用当前的练习字体样本在电子字帖上生成对应的字帖信息进行字帖练习。

随后返回到当前字体特征组合提取模块85继续以设定时间间隔获取当前练字者字体样本，直至当前练字者字体样本的当前字体特征组合与标准字体样本的目标字体特征组合的特征差异小于某个预设的特定值，即练字者完成了相应的字帖练习。

这样即完成了本实施例的字帖信息生成装置80的字帖信息生成过程。

在第二实施例的基础上，本实施例的字帖信息生成装置根据当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量，来确定是否进行练习字体样本的更新，并且对当前练字者字体样本以及标准字体样本同时进行更新，进一步提高了电子字帖的练习字体的更新有效性。

下面通过一具体实施例说明本发明的字帖信息生成方法和字帖信息生成装置的具体工作原理。请参照图9a和图9b，图9a为本发明的字帖信息生成装置所在的电子设备的交互环境结构示意图，图9b是本发明的字帖信息生成方法及字帖信息生成装置的对应的具体实施例的流程图。该字帖练习设备包括用于书写的点阵笔、用于交互的多功能盒、用于显示字帖信息的触控屏以及用于提供功能技术服务的后台服务器。其中点阵笔和触控屏均通过多功能盒与后台服务器连接。

本具体实施例的字帖信息生成装置的字帖信息生成流程包括：

步骤S901，进行书法家的字体采集，作为多个标准字体样本。对多个标准字体样本从字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征、以及字间结构特征等特征维度进行特征采集，获取多个标准字体特征组合，从而将书法家字体数据库，存储在后台服务器中。

步骤S902，通过点阵笔或触控屏对练字用户进行字体采集，作为练字者字体样本。对练字者字体样本从字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征、以及字间结构特征等特征维度进行特征采集，获取初始字体特征组合。

步骤S903，后台服务器或多功能盒使用初始字体特征组合与多个标准字体特征组合进行字体匹配，找到特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合。

步骤S904，多功能盒使用预设练习权重比对初始字体特征组合以及目标字体特征组合进行加权操作，以生成练习字体特征组合，并使用练习字体特征组合生成对应的练习字体样本。

步骤S905，多功能盒根据生成的练习字体样本在触控屏生成对应的字帖信息。练字用户可使用点阵笔在触控屏上进行字帖模拟练习，同时练字用户的书写字体通过触控屏或点阵笔实时传输至多功能盒进行分析。

步骤S906，多功能盒或后台服务器按设定时间间隔使用练字用户的当前书写字体作为当前练字者字体样本，并提取其中的当前字体特征组合。

步骤S907，多功能盒计算当前练字者字体样本与练习字体样本的差异，即计算当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量。

步骤S908，如差异较小，则使用目标字体特征组合以及当前字体特征组合对练习字体特征组合进行更新，即对练习字体样本进行更新，以使得更新后的练习字体样本的练习字体特征组合与目标字体特征组合的特征差异更小。这里可直接按设定比例进行更新，即更新后的练习字体特征组合中目标字体特征组合以及当前字体特征组合的权重相同；也可按设定量进行更新，即更新后的练习字体特征组合与当前字体特征组合的特征组合偏移量大致相等。

如差异较大，则返回步骤S906，直至练字用户完成了相应的字帖练习。

步骤S909，多功能盒会基于差异特征组合偏移量的最大差异特征偏移分量，生成字体修正信息，并通过屏幕显示或音箱播放的方式进行反馈，以便提示用户改进当前练字者字体，以减少所述差异特征偏移量。如生成纠正语音“纵向笔段特征偏左”、“纵向笔段特征偏右”等等。

步骤S910，多功能盒会基于差异特征组合偏移量的最大差异特征偏移分量，生成指定练习字体内容，使用指定练习字体内容对练习字体样本进行更新。如练字用户的部首结构重心相隔较近，可在提示用户“字体左右部分间距增大”的语音同时，需要生成左右结构的练习字体作为指定练习字体内容，以便练字用户对特定内容进行练习改进。

这样即完成了本实施例的字帖信息生成方法及字帖信息生成装置的字帖信息生成流程。

本发明的字帖信息生成方法、装置、存储介质及电子设备基于初始字体特征组合以及目标字体特征组合生成练习字体特征组合，由于对于练字者，该不断更新的练习字体特征组合对应的练习字体的练习难度较低，因此提高了练字者的字帖练习效率，缩短了练字者的字帖练习时间；练字者是基于自己的字帖的稍微改良版本进行练字，且可得到即时的语音反馈；对初始字体进行比对、插值、即时计算以及语音反馈，通过人工智能不断指导练字者加强自己的字体练习；每个人的练字都是个性化的个人智能，人工智能成为了每个练字者的在线AI老师。因此本发明有效的解决了现有的字帖信息生成方法中练字者的字帖练习的效率较低且总体练习时间较长的技术问题。

本发明的字帖信息生成方法、装置、存储介质及电子设备不仅适用于汉字的练习，还可适用于英文、日文、韩文等不同类型文字的书写练习。

综上所述，虽然本发明已以实施例揭露如上，实施例前的序号仅为描述方便而使用，对本发明各实施例的顺序不造成限制。并且，上述实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种字帖信息生成方法，用于在电子字帖上生成对应的字帖信息，其特征在于，包括：

获取练字者字体样本，并提取所述练字者字体样本中的初始字体特征组合；

获取标准字体特征组合，并将所述标准字体特征组合作为目标字体特征组合；

根据所述初始字体特征组合以及所述目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据所述练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；以及

使用所述练习字体样本在所述电子字帖上生成对应的字帖信息。

2.根据权利要求1所述的字帖信息生成方法，其特征在于，所述获取标准字体特征组合，并将所述标准字体特征组合作为目标字体特征组合的步骤为

获取预设的多个标准字体样本的标准字体特征组合，并将与所述初始字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合。

3.根据权利要求1或2所述的字帖信息生成方法，其特征在于，所述提取所述练字者字体样本中的初始字体特征组合的步骤包括：

提取所述练字者字体样本中的字体笔画特征、字体笔段特征、字体结构特征、字体部首特征、以及字间结构特征中的至少一种特征作为所述练字者字体样本中的初始字体特征组合；

其中所述字体笔画特征包括笔画长度特征、笔画宽度特征、笔画力度特征、横竖笔画力度差异特征、笔画抖动特征、笔画弯曲特征、笔画扰动特征中至少一个；

所述字体笔段特征包括横向笔段特征、纵向笔段特征以及横纵笔段差异特征中的至少一个；

所述字体结构特征包括字体倾斜度特征、字体重心特征、字体外部结构特征、字体内部结构特征中的至少一个；

所述字体部首特征包括部首结构特征以及部首重心特征中的至少一个；

所述字间结构特征包括相邻字体尺寸特征以及相邻字体倾斜度特征中的至少一个。

4.根据权利要求1或2所述的字帖信息生成方法，其特征在于，所述根据所述初始字体特征组合以及所述目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据所述练习字体特征组合生成对应的练习字体样本的步骤包括：

使用预设练习权重比对所述初始字体特征组合以及所述目标字体特征组合进行加权操作，以生成所述练习字体特征组合。

5.根据权利要求1或2所述的字帖信息生成方法，其特征在于，所述字帖信息生成方法还包括：

以设定时间间隔，获取当前练字者字体样本，并提取所述当前练字者字体样本中的当前字体特征组合；

计算当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；

如所述差异特征组合偏移量小于预设值，则根据所述当前字体特征组合以及所述目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据所述练习字体特征组合对所述练习字体样本进行更新，以使用更新后的练习字体样本在所述电子字帖上生成对应的字帖信息；

如所述差异特征组合偏移量大于等于预设值，则继续使用当前的练习字体样本在所述电子字帖上生成对应的字帖信息。

6.根据权利要求2所述的字帖信息生成方法，其特征在于，所述字帖信息生成方法还包括：

以设定时间间隔，获取当前练字者字体样本，并提取所述练字者字体样本中的当前字体特征组合；

计算当前字体特征组合与对应的练习字体特征组合的差异特征组合偏移量；

如所述差异特征组合偏移量小于预设值，则将与所述当前字体特征组合的特征组合偏移量最小的标准字体样本的标准字体特征组合作为目标字体特征组合；根据所述当前字体特征组合以及所述目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据所述练习字体特征组合对所述练习字体样本进行更新，以使用更新后的练习字体样本在所述电子字帖上生成对应的字帖信息；

如所述差异特征组合偏移量大于等于预设值，则继续使用当前的练习字体样本在所述电子字帖上生成对应的字帖信息。

7.根据权利要求5或6所述的字帖信息生成方法，其特征在于，所述字帖信息生成方法还包括：

获取所述差异特征组合偏移量的多个差异特征偏移分量；

基于最大的差异特征偏移分量，确定字体修正信息，并使用所述字体修正信息进行反馈操作；其中所述字体修正信息用于提示用户改进当前练字者字体，以减少所述差异特征偏移量。

8.根据权利要求5或6所述的字帖信息生成方法，其特征在于，所述字帖信息生成方法还包括：

获取所述差异特征组合偏移量的多个差异特征偏移分量；

基于最大的差异特征偏移分量，确定与所述最大的差异特征偏移分量相关的指定练习字体内容，并使用所述指定练习字体内容对所述练习字体样本进行更新，以使用更新后的练习字体样本在所述电子字帖上生成对应的字帖信息。

9.一种字帖信息生成装置，用于在电子字帖上生成对应的字帖信息，其特征在于，包括：

初始字体特征组合提取模块，用于获取练字者字体样本，并提取所述练字者字体样本中的初始字体特征组合；

目标字体特征组合获取模块，用于获取标准字体特征组合，并将所述标准字体特征组合作为目标字体特征组合；

练习字体样本生成模块，用于根据所述初始字体特征组合以及所述目标字体特征组合，生成练习字体特征组合；并根据所述练习字体特征组合生成对应的练习字体样本；以及

字帖信息生成模块，用于使用所述练习字体样本在所述电子字帖上生成对应的字帖信息。

10.一种存储介质，其内存储有处理器可执行指令，所述指令由一个或一个以上处理器加载，以执行如权利要求1至8中任一的字帖信息生成方法。