IET Image Process

恭喜实验室宫欣玉的论文于IET Image Process在线发表

随着我国国际影响力的日益增强，书法这一文化瑰宝吸引了越来越多的全球目光，进而推动了计算机图像处理技术在书法艺术中的应用。这一融合为多项后续任务带来了便利，涵盖汉字与书体的识别、字体创作、错别字校正以及美学评估等。以往，汉字常被视作一个整体进行处理，但现在越来越多的人意识到，深入进行笔画层面的分析对于深化我们对汉字及其构成部分的理解至关重要。因此，汉字笔画的分割技术已成为一个重要的研究领域。特别是在教育领域，精准的笔画分割能够通过提供详尽的笔迹反馈来强化数字学习平台，有望彻底革新汉字书写的教学与学习模式。

基于这一背景，实验室宫欣玉同学提出了一种名为Stroke-Seg的汉字笔画分割框架。该框架能够改造并优化大多数现有的语义分割网络，使之专门适用于笔画分割任务。相关研究形成论文：Stroke-Seg: A deep learning-based framework for chinese stroke segmentation，已被IET Image Process接收并在线发表。

Stroke-Seg: A deep learning-based framework for chinese stroke segmentation Xinyu Gong，Zeyang Bai，Haitao Nie，Bin Xie* IET Image Processing, 2024: 1-15. https://doi.org/10.1049/ipr2.13255