[发明专利]基于生成式对抗网络的机器人书写书法的方法

权利要求书

1.基于生成式对抗网络的机器人书写书法的方法，其特征在于包括以下步骤：

1)收集标准毛笔字笔画数据，并按笔画类型整理分类，并注上标注；

2)基于生成对抗网络模型训练两个深度神经网络，生成网络G和对抗网络D；

所述生成网络G用于模拟原始数据生成类似原始数据分布的汉字笔画图像，对抗网络D用于区分输入图像是来自机械臂书写还是标准图像数据，所述生成对抗网络模型的目标函数为：

其中，V(D,G)表示博弈问题中的价值函数，即需要优化的目标函数，x～pr表示x服从数据库内笔画图像分布pr，即表示x来自数据库笔画图像；E[？]表示网络期望值；其中D(·)表示对抗网络D的输出；W(·)表示机器人系统的写入过程，每个G(·)是从图像中获得的；训练得到的生成网络G能够生成各种不同概率分布的比划图像，对抗网络D用来辨别输入图像的特征；

3)将随机采样的向量输入生成网络G，得到笔画轨迹点的概率分布；

4)书法机器人应用抽样方法从概率分布中获取笔画位置信息并书写笔画致画板，写好后，由相机拍摄记录笔画图像；

5)将待处理的图像进行预处理，输入步骤2)中的对抗网络D中进行训练，调整参数，以达到收敛。

2.如权利要求1所述基于生成式对抗网络的机器人书写书法的方法，其特征在于在步骤1)中，所述收集标准毛笔字笔画数据包括对标准毛笔字笔画数据预处理的工作，所述数据预处理包括数据归一化操作以及对图片的裁剪为28像素×28像素的工作。

3.如权利要求1所述基于生成式对抗网络的机器人书写书法的方法，其特征在于在步骤1)中，所述标注的具体方法为1：短撇、2：横、3：横撇、4：捺、5：竖撇、6：竖弯钩6种标签。

4.如权利要求1所述基于生成式对抗网络的机器人书写书法的方法，其特征在于在步骤1)中，所述收集标准毛笔字笔画数据是利用中国书法教科书中的简单汉字，利用图像可形变配准方法，将汉字提取成汉字笔画，每个笔画有500个训练样本，训练样本的总数超过3000个。

5.如权利要求1所述基于生成式对抗网络的机器人书写书法的方法，其特征在于在步骤3)中，所述随机采样得到随机数组Z，它的维数设置为128，不同的数组Z代表不同的笔画；根据数组利用步骤2)训练好的生成网络G，得到各种笔画图像；获取生成网络G输出结果后，书法机器人应用抽样方法从概率分布中获取笔画的位置信息，并利用机械手臂利用逆向运动学将所得的位置书写在画板上，写好后，安装在软笔上方的摄像头进行拍照记录笔画图像。

6.如权利要求1所述基于生成式对抗网络的机器人书写书法的方法，其特征在于在步骤4)中，所述笔画图像由随机比例的机器人书写笔画和标准毛笔字笔画数据组成。