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申请/专利权人：南昌大学
摘要：本申请公开了一种书家风格的书法汉字生成方法及系统，属于文字图像处理技术领域，该优化方法包括：收集初始书法汉字图像并进行预处理，生成书法汉字图像，获取对应的标准汉字图像，形成多组配对数据集；构建基于生成对抗网络的书家风格书法汉字生成模型，生成器包含全局生成网络，设有编码器、解码器及特征提取网络，并引入条件注意力机制；设计多尺度判别器以区分真实的书家风格书法汉字图像和由生成器生成的伪书家风格书法汉字图像；构建总体损失函数，结合对抗损失、多尺度损失、类别损失和特征损失，对模型进行迭代优化；输入特定标准汉字图像，生成具有特定书家风格的书法汉字图像。该方法能够提高书家风格书法汉字图像的生成质量。
主权项：1.一种书家风格的书法汉字生成方法，其特征在于，所述书法汉字生成方法包括：收集初始书法汉字图像，对所述初始书法汉字图像进行预处理，生成书法汉字图像，获取与所述书法汉字图像对应的标准汉字图像，将所述书法汉字图像和所述标准汉字图像组成多组配对数据，根据所述多组配对数据形成配对数据集；构建基于生成对抗网络的书家风格书法汉字生成模型，其中包括：在生成器中设置全局生成网络G1，所述全局生成网络G1包括编码器和解码器，在所述编码器前添加特征提取网络，在所述解码器中引入条件注意力机制，通过所述生成器将输入的标准汉字图像生成伪书家风格书法汉字图像；设计多尺度判别器用于接收所述标准汉字图像、所述书家风格书法汉字图像和所述伪书家风格书法汉字图像，以区分所述书家风格书法汉字图像和所述伪书家风格书法汉字图像；构建所述书家风格书法汉字生成模型训练的总体损失函数，所述总体损失函数包括对抗损失函数、多尺度损失函数、类别损失函数和特征损失函数；根据所述总体损失函数，使用所述配对数据集对所述书家风格书法汉字生成模型进行迭代优化，得到优化后的书家风格书法汉字生成模型；确定需要生成的书法汉字和特定的书家风格，获得与所述需要生成的书法汉字对应的特定的标准汉字图像，将所述特定的标准汉字图像输入所述优化后的书家风格书法汉字生成模型中，得到特定的书法风格书法汉字。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 一种书家风格的书法汉字生成方法及系统
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