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申请/专利权人：厦门大学

摘要：文字艺术图案智能生成方法，涉及计算机图形学和艺术人文领域。包括以下步骤：1任意给定一幅图像及与内容相关的文本；2根据边缘检测算法检测边缘，将输入图像分解为几个区域，并用平滑的向量场对每个区域进行近似；3通过对输入文本的分析，提取一些加权关键词作为图形元素，并训练一个视觉注意力模型；4基于能量的优化框架提取关键词，结合视觉注意原则和美学规则将提取的关键词排列到图像分解的几个区域中，合成文字艺术图案；5使用启发式方法对文本布局进一步优化。简化传统方法，生成的文字艺术图案具有更加丰富的内涵。可应用于广告、平面设计等专业领域，辅助设计师创作，也可运用于日常生活中，作为贺卡、明信片等。

主权项：1.文字艺术图案智能生成方法，其特征在于包括以下步骤：1任意给定一幅图像及与内容相关的文本；2根据边缘检测算法检测边缘，将输入图像分解为几个区域，并用平滑的向量场对每个区域进行近似；3通过对输入文本的分析，提取一些加权关键词作为图形元素，并训练一个视觉注意力模型，具体步骤为：将文本特征提取功能进行整合，实现从输入文本中提取关键字，并为每个关键字分配一个权重，衡量其与输入图像的语义关联性，将语义相关性和提前收集的高级面部特征进行结合，训练一个视觉注意力模型；该视觉注意力模型用于测量输入图像中吸引观察者注意的位置的可能性；所述训练一个视觉注意力模型的具体步骤为：1对眼动数据进行高斯滤波平滑处理，得到连续的显著性图；2提取每幅图像的颜色、边缘、强度、人脸特征映射；3在每次采样迭代中，从显著区域中随机选择一个坐标，然后从每个特征图中获取同一坐标上的所有灰度像素值，构成样本的分类特征向量；4训练线性支持向量机作为视觉注意模型；4基于能量的优化框架提取关键词，结合视觉注意原则和美学规则将提取的关键词排列到图像分解的几个区域中，初步合成文字艺术图案；所述视觉注意原则包括：主题相关度越大的关键词以更大的字体排列在更引人注意的位置；所述美学规则包括：视觉平衡效果、文字不重叠和紧凑性；5使用启发式方法对文本布局进一步优化，得到最终生成的文字艺术图案；所述使用启发式方法对文本布局进一步优化的具体步骤为：通过对一组种子点进行采样，并沿着向量场搜索，然后将关键字根据语义权重映射到指定区域，通过调整种子点的初始位置和采样间隔得到一系列不同的文本布局，并选择能量值最小的那一个作为文字绘制。

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