[发明专利]一种图片样本生成方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例属于人工智能中的图像处理技术领域，涉及一种应用于手写体的图片样本生成方法、装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，用户的原始手写文本图像和样本文本图像可存储于区块链中。本申请在构建生成式对抗网络时，根据原始手写文本图像的字符间重叠区域相互作用的原始相邻特征拼接鉴别器中的真伪分类器，使得训练好的生成式对抗网络能够生成相对平滑的文本图像，最后根据训练好的生成式对抗网络的生成器生成与所述原始字符特征相对应的样本文本图像，使得生成的样本文本图像更加真实且风格多样，从而有效增加训练数据多样性。

技术领域

本申请涉及人工智能中的图像处理技术领域，尤其涉及一种应用于手写体的图片样本生成方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

书法是中国及深受中国文化影响过的周边国家和地区特有的一种文字美的艺术表现形式，是中国汉字特有的一种传统艺术。手写体是一种使用硬笔或者软笔纯手工写出的文字，手写体文字代表了中国汉字文化的精髓。因此，将深度学习网络应用于手写体的文本处理技术成为关注的焦点。但是，由于深度神经网络具有非常强的学习能力，当没有大量的训练数据时就会造成过拟合，训练出的模型难以应用。

现有一种应用于手写体的图片样本生成方法，即对手工写出的文字图像进行旋转、移位等仿射变换，也可以使用镜像变换等等方式，获得适用于手写体深度学习网络的图片样本。

然而，申请人发现传统的应用于手写体的图片样本生成方法普遍不智能，由于仅对图像进行编辑、变换等方式形成的手写体图片样本其真实性较弱，无法丰富训练数据的多样性，由此可见，传统的应用于手写体的图片样本生成方法存在训练数据多样性不足的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种应用于手写体的图片样本生成方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决传统的应用于手写体的图片样本生成方法存在训练数据多样性不足的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种应用于手写体的图片样本生成方法，采用了如下所述的技术方案：

接收携带有原始手写文本图像的样本生成请求；

根据字符滤波器对所述原始手写文本图像进行字符特征提取操作，得到原始字符特征；

根据训练好的识别模块对所述原始手写文本图像进行相邻特征提取操作，得到原始相邻特征；

根据训练好的生成式对抗网络的生成器生成与所述原始字符特征相对应的样本文本图像，所述生成式对抗网络的鉴别器由真伪分类器根据所述原始相邻特征进行拼接而成；

输出所述样本文本图像。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种应用于手写体的图片样本生成装置，采用了如下所述的技术方案：

请求接收模块，用于接收携带有原始手写文本图像的样本生成请求；

字符特征提取模块，用于根据字符滤波器对所述原始手写文本图像进行字符特征提取操作，得到原始字符特征；

相邻特征提取模块，用于根据训练好的识别模块对所述原始手写文本图像进行相邻特征提取操作，得到原始相邻特征；

样本生成模块，用于根据训练好的生成式对抗网络的生成器生成与所述原始字符特征相对应的样本文本图像，所述生成式对抗网络的鉴别器由真伪分类器根据所述原始相邻特征进行拼接而成；

样本输出模块，用于输出所述样本文本图像。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：

包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上所述的应用于手写体的图片样本生成方法的步骤。