中国汉字书法的回溯感和信息熵

2023-12-31 17:58

本文主要是介绍中国汉字书法的回溯感和信息熵,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

    • 一、 汉字书法的动态欣赏
    • 二、汉字书法的回溯感
      • 2.1回溯感测量--运动感测量
      • 2.2回溯感测量--顺序感测量
      • 2.3回溯感测量--过程感测量
      • 2.4测量的意义
    • 三、信息量和信息熵
      • 3.1信息量
      • 3.2信息熵

一、 汉字书法的动态欣赏

中国的汉字书法作为五千年璀璨的文明为世人所认可。在中国博大精深的历史长河中,书画艺术以其独特的艺术形式和艺术语言再现了这一历时性的嬗变过程。
虽然不同于现代视觉和科技融合式的动态变换的艺术呈现方式,书法艺术却也不仅仅只是一种静态的艺术呈现手法,它有着属于自己的动态的美感。

二、汉字书法的回溯感

人们在对艺术书法作品进行鉴赏时,可以回溯整个书写过程,从⽽获得⼀种过程式的审美感受,使得书法具备不可替代的独特价值。 德国汉学家雷德侯曾描述汉字书法:“书法是世界上独特的艺术,它的连续的创造过程,其中每⼀个阶段通过运动留下的痕迹,都成为可⻅的。"
当主观因素影响过强的艺术作品可以被测量的时候,也意味着书法理论和科学的结合。一位置书法理论和科技的交叉,意味着我们用全新的视角去研究书法的艺术。
而为了测试书法作品的回溯感,实验三种方式对书法作品进行测评,其中包括:运动感,即静态笔画带来的动作感受; 顺序感,即作品反映出其笔触先后时序的程度;过程感,即作品带来的连贯运动过程感受。

2.1回溯感测量–运动感测量

运动感:从每个静⽌的笔画感受到“笔法”,即它代表的”书写动作”;
测量方法
由书法经验丰富的专家沿字体笔画标定⼀组标记点A~ F;寻找⼀组测试者,在相同的环境下观赏该图⽚,对A~F每个样点体现的速度⼤⼩进⾏评分,评分采⽤7级⾥克特量表(1-极慢,2-慢,3-略慢,4-中,5-略快,6-快,7-极快)。
结果与分析:
对实验获得的有效数据进行,对A-F点的所有评分求平均值,并作统计图。

2.2回溯感测量–顺序感测量

顺序感:能够判断出每个笔画内部运笔顺序和笔画间衔接顺序;
测量方法
step1:对作品选定⼀组标记点。
step2: 找来⼀组测试者,观察作品,对所有标记点的判断先后进⾏排序,即对标记点两两之间的先后关系进⾏判断。
结果与分析:
根据每位测试者对图中标记点的排序,可以统计出任意两个标记点的顺序感量化结果:
任意两个标记点之间的“顺序感”是可以完全量化出来的。对于两点A和B,其计算⽅法为:
OAB = ( NAB-NBA )/ N
其中,OAB表示从A到B的顺序度,NAB为认为A先于B的测试者⼈数, NBA为认为B先于A的测试
者⼈数, N为测试者总⼈数。其结果是⼀个-1~1之间的值,其不同取值的含义如下示例:
• OAB=-1:所有⼈都认为A后于B。
• -1<OAB<0之间:认为A后于B的⼈多于认为A先于B的⼈数
• OAB=0:认为A先于B的⼈数与认为B先于A的⼈数相等;
• 0<OAB<1: 认为A先于B的⼈数多于认为B限于A的⼈数;
• OAB=1: 所有⼈都认为A先于B;
可以根据最终两点之间计算得到的OAB值来判断字体的顺序感强弱。

2.3回溯感测量–过程感测量

过程感:将单独笔画体现的运动衔接起来,回溯完整的“运笔过程”;
测量方法
在测试样品 上为每个字标记序号,让测试者逐字观赏作品,评价对每个字感受到的运动速度、⼒量和幅度(0~10分)。
结果与分析
对实验获得的26份有效数据取平均值之后,统计作图。从图中可以看出作者在书写作品的过程中,其力量、速度和幅度上所体现出的丰富的运动变化过程。

2.4测量的意义

书法艺术具有丰富的内涵,体现于笔法、结构、节奏、韵律、情性、哀乐、神采、⻛格这些主
题。人们对艺术作品进行鉴赏时,往往都是主观的、不确定且因人而异的。当书法作品可以被测量时,意味着书法理论与科学的交汇,意味着可以⽤新的视⻆、新的方式来研究这⻔独特的艺术 。

三、信息量和信息熵

3.1信息量

信息量:信息量是对信息的度量,就跟时间的度量是秒一样的。多少信息用信息量来衡量,我们接受到的信息量跟具体发生的事件有关。
而信息的大小跟随机事件的概率有关。越小概率的事情发生了产生的信息量越大;越大概率的事情发生了产生的信息量越小。
因此一个具体事件的信息量应该是随着其发生概率而递减的,且不能为负

3.2信息熵

信息熵:信息量度量的是一个具体事件发生了所带来的信息,而熵则是在结果出来之前对可能产生的信息量的期望——考虑该随机变量的所有可能取值,即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。即𝐇(𝐱) = −𝒔𝒖𝒎(𝒑(𝒙)𝒍𝒐𝒈𝟐𝒑(𝒙))
转换一下也就是:
在这里插入图片描述
信息熵还可以作为一个系统复杂程度的度量,如果系统越复杂,出现不同情况的种类越多, 那么信息熵是越大。如果一个系统越简单,出现情况种类很少(极端情况为 1 种情况,那么对应概率为 1,那么对应的信息熵为 0),此时的信息熵较小。

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