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龙图腾网恭喜湖北玥研科技有限公司申请的专利练字学习方法和装置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：CN112364723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202011156978.9，技术领域涉及：G06V30/226；该发明授权练字学习方法和装置是由易成利设计研发完成，并于2020-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本练字学习方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了练字学习方法和装置。根据实施例的方法，首先采集字帖的识别图像，根据所述识别图像，得到所述字帖的第一特征信息；然后采集使用者针对所述字帖练习的练字轨迹，根据所述练字轨迹，得到所述字帖的第二特征信息，最后根据所述第一特征信息和所述第二特征信息的相似度，确定所述使用者针对所述字帖练习的评分。本发明实施例提供的方案能够使使用者得到及时的反馈。

本发明授权练字学习方法和装置在权利要求书中公布了：1.练字学习方法，其特征在于，包括：采集字帖的识别图像；根据所述识别图像，得到所述字帖的第一特征信息，所述第一特征信息为标准特征信息；采集使用者针对所述字帖练习的练字轨迹；根据所述练字轨迹，得到所述字帖的第二特征信息；根据所述第一特征信息和所述第二特征信息的相似度，确定所述使用者针对所述字帖练习的评分；所述根据所述练字轨迹，得到所述字帖的第二特征信息，包括：将所述练字轨迹输入已训练的神经网络，得到已训练的神经网络输出的目标练字轨迹；其中，所述已训练的神经网络为从前向后传播的神经网络，包括一个输入节点和一个输出节点，在训练阶段的目标损失函数包括正则化项；获取所述练字轨迹与所述目标练字轨迹的残差；确定所述残差中的异常轨迹点；根据剔除所述异常轨迹点的目标练字轨迹，得到所述字帖的第二特征信息；所述已训练的神经网络在训练阶段基于所述练字轨迹的特性，确定以下至少一项：所述正则化项的正则系数；归一化并初始化神经网络的神经元的权重；隐藏层的以下数据：层数和每层的神经元的数量；练字轨迹的特性包括以下中的任一项：长度、均值、方差以及自相关性；所述已训练的神经网络在训练阶段的目标损失函数还包括：原始损失函数；所述原始损失函数包括：均方误差函数或平均绝对误差函数；所述已训练的神经网络经由以下训练步骤确定：基于当前训练的神经网络的参数，更新本次训练的所述目标损失函数中的所述原始损失函数和所述正则化项，采用梯度下降算法和反向传播算法更新当前训练的神经网络的参数，并跳转至执行所述训练步骤，直至训练次数达到迭代次数阈值或目标损失函数的返回值小于目标阈值，得到已训练的神经网络；所述采用梯度下降算法和反向传播算法确定当前训练的神经网络的参数，包括：基于预设学习率，确定对当前训练的神经网络的神经元的权重进行调整的学习率；其中，所述预设学习率基于本次训练的目标损失函数与所述练字轨迹的特性确定；基于所确定的学习率，采用梯度下降算法和反向传播算法确定当前训练的神经网络的参数；所述基于预设学习率，确定对当前训练的神经网络的神经元的权重进行调整的学习率，包括：基于预设学习率和学习率调整规则，确定对当前训练的神经网络的神经元的权重进行调整的学习率；所述正则化项为L1范数或L2范数；所述练字轨迹通过如下方式采集：获取布设于终端设备内的压力传感器反馈的压力信号；根据压力信号确定使用者针对字帖练习的练字轨迹；或者，获取布设于终端设备内的红外对管反馈的光信号；根据光信号确定使用者针对字帖练习的练字轨迹；或者，获取布设于终端设备内的距离传感器反馈的距离信号；根据距离信号确定使用者针对字帖练习的练字轨迹。

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