大创是什么？是实验室里的通宵达旦，是田野调研的烈日风霜，是图纸上反复修改的线条，也是团队并肩作战的默契与成长。在4月大创项目申报季来临之前，大学生创新俱乐部事务部策划推出 「创·同行」——同济大学优秀大创项目经验分享系列。未来20天，每天一期，我们将走进20个往届国创、上创优秀项目，听学长学姐讲述他们的故事——从选题的灵光一现，到攻坚的步履维艰，再到成果落地时的欣喜。这里有硬核科技的探索，也有人文社科的关怀；有跨学科组队的火花，也有从0到1的坚持。我们相信，每一个项目背后，都是一段值得被看见的旅程。希望这些真实经验，能为正在犹豫的你点亮一盏灯，为即将出发的你铺一块砖。大创之路，我们同行。

1项目名片

项目名称：面向书写风格的新类发现方法

团队成员：李心悦 2022级 计算机科学与技术、刘彦 2023级 数据科学与大数据技术、曾雯欣 2022级 计算机科学与技术、姚胤晟 2022级 计算机科学与技术、杨阳璐 2022级 电气工程及其自动化

指导老师：叶晨

立项级别：国创

立项年份：2024

2一句话亮点

构建智能书法风格识别系统，实现新类自动发现与先机器后人工的高效分类流程

3项目简介

项目针对传统书法分类依赖人工、效率低且主观性强的痛点，融合增量学习、对比学习与知识蒸馏技术，构建少样本场景下的书法风格识别模型，实现已知类别自动归类与未知新类准确发现，并开发轻量化小程序与可视化平台支持移动端交互，应用于考古文字识别、博物馆馆藏归类及书法教育等场景，为传统文化数字化保护提供技术支撑。

4核心成果

本项目研发的书法风格识别系统参加了多项创新创业竞赛，获得省部级奖项。技术层面成功构建了基于对比学习与知识蒸馏的新类发现模型，收集整理了涵盖二王、颜真卿等古代书法大家、包含多种字体和风格的专项数据集，并开发了支持移动端和网页端运行的书法风格识别小程序，实现了从算法研究到应用落地的完整闭环。

5经验分享

关键节点在于搭建兼具高准确率与鲁棒性的特征学习体系，包括对比学习框架设计、教师学生网络知识蒸馏机制构建，以及面向少样本场景的轻量化模型优化等工作。核心困难是书法风格作为高维抽象对象，面临数据样本小、类别多样且新类动态出现的零样本少样本学习挑战。解决思路是以对比学习为核心，通过正负样本对构造拉大类别间边际，结合知识蒸馏保持模型面对新类的判别能力，同时针对碑帖图像进行统一预处理，降低笔画特征提取噪声。给新手的建议：技术类项目要尽早确定可落地的应用场景，避免算法停留在理论层面；定期与导师沟通技术路线，及时调整方向避免走弯路；保持团队成员间的知识共享，定期组织技术分享会提升整体协作效率。