[发明专利]一种西波字体生成和识别方法

权利要求书

1.一种西波字体生成和识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

A1、西波字体生成，西波字体的生成包括以下步骤：

S1、生成器的输入；

S2、生成器的数据流，数据逐块流过，每一个块的数据流方式为：对输入noise_style和noise进行spatially-adaptive normalization(SPADE)操作，然后把SPADE的数据流与noise_image进行融合，接下来，对融合结果进行relu激活；

S3、判别器的输入，喂给判别器的图像都是处理成256x256的单字RGB图像；

A2、西波字体识别，西波字体识别包括以下步骤：

B1、首先进行样本类别绑定，数据集为D＝{d_t}＝{(x_t，y_t)}，y_t既是目标类别标签，又以时间偏移的方式与x_t一起输入，也就是说，模型输入序列为(x₁，0)，(x₂，y₁)…(x_t，y_t-1)；

B2、定义余弦相似性度量，给定一些输入x_t，控制器LSTM产生一个密钥g_t，然后存储在外部记忆单元R_t的空位置，或用于已存储过的外部记忆单元中查询特定的外部记忆i,即R_t(i)，当查询外部记忆单元R_t时，使用余弦相似性度量来寻址向量m_t，

B3、生成读取向量，读取权重向量根据softmax计算：

读取向量m_t可定义为外部记忆向量R_t(i)的凸组合：

B4、进行外部记忆的更新，在t时刻，使用权重通过减少先前使用权重和添加当前读取权重写入权重进行更新，

γ是衰减参数，并且计算然后，使用计算特定时间步长的最小使用权重首先，我们引入符号W(V，n)来表示向量v的最小元素，由下面公式计算：

其中n为对外部记忆的读取次数，写入权重为先前读取权重和先前最少使用权重的凸组合：

这里，δ(α)是S形函数，α是在权重之间进行插值的标量门参数，在记忆写入前，由计算最少使用的内存位置，并设置为零，然后计算写入权重将信息存储在外部记忆单元中：

2.根据权利要求1所述的一种西波字体生成和识别方法，其特征在于：

S1中包括以下步骤：

K1、控制特征的noise_style，在正态分布中采样获得，并经过归一化和两层的全连接操作后，再喂给生成器；

K2、控制笔迹细节的noise_image，从均匀分布中采样获得，并经一层卷积操作后，再喂给生成器；

K3、生成器的内容输入noise，给的是一个一维常数。

3.根据权利要求1所述的一种西波字体生成和识别方法，其特征在于：S3中判别器输入分为训练阶段和测试阶段，训练阶段，判别器喂进来的图像是手写毛笔汉字；测试阶段，判别器喂进来的是我们采集到的手写西波文字。

4.根据权利要求1所述的一种西波字体生成和识别方法，其特征在于：B1中对于MANN模型，标签需进行混洗，混洗是将任务数据集D＝{d_t}＝{(x_t，y_t)}的表现形式重新绑定为D1＝{d_t}＝{(x_t，y_t-1)}的表现形式。

5.根据权利要求4所述的一种西波字体生成和识别方法，其特征在于：样本类别绑定后，将样本数据信息保存在外部记忆单元中。

6.根据权利要求1所述的一种西波字体生成和识别方法，其特征在于：B4中信息可以存储在归零存储器或先前使用的存储器中；如果是后者，则最少使用记忆被新信息代替。