[发明专利]一种基于汉字字形扰动的字体风格迁移方法在审
申请号: | 202210178088.0 | 申请日: | 2022-02-25 |
公开(公告)号: | CN114548038A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | 姚晔;高旭东;王晨;沈张一;李琛璞;王慧 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06F40/109 | 分类号: | G06F40/109;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00 |
代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 朱月芬 |
地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 汉字 字形 扰动 字体 风格 迁移 方法 | ||
1.一种基于汉字字形扰动的字体风格迁移方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,按照汉字部首检字表收集简体汉字,对于收集的简体汉字,选取笔画进行平移,产生的多个汉字变体以图像的形式存储,构建小型的汉字字形扰动数据集;
步骤2,使用风格迁移网络提取汉字字形扰动数据集的骨架特征,同时通过风格提取网络提取汉字字形扰动数据集中目标字体汉字变体的风格特征,辅助风格迁移网络生成目标字体汉字变体图像;
步骤3,使用判别器鉴别汉字字形扰动数据集中的目标字体汉字变体图像和风格迁移网络生成的目标字体汉字变体图像,经过对抗训练,得到能够正确区分图像真伪的二分类判别器;
步骤4,使用普通卷积替换风格迁移网络中的注意力增强卷积,验证注意力增强卷积在捕捉汉字图像特征上发挥的积极作用;改变风格提取网络得到的风格特征送入风格迁移网络的方式,使用直接送入风格迁移网络中间层的方式替换送入风格迁移网络转置卷积块,验证将风格提取网络得到的风格特征送入风格迁移网络转置卷积块的方式可以强化风格迁移网络的学习能力。
2.根据权利要求1所述的一种基于汉字字形扰动的字体风格迁移方法,其特征在于,所述步骤1具体步骤包括:
步骤1.1,根据实际情况,按照汉字部首检字表收集一定数量的简体汉字,在满足笔画移动功能的字体软件中,分别使用图像和字体文件的方式导入汉字骨架和目标字体汉字;
步骤1.2,使用满足笔画移动功能的字体软件,对于导入的简体汉字,将其作为第一个汉字变体,并选取其中的两个笔画,根据汉字结构,随机选取任意操作方式进行字形扰动,共得到四个汉字变体;
步骤1.3,将步骤1.2得到的汉字变体按照生成顺序进行编码,列出汉字变体编码清单;同时按照不同的字体风格,以字体文件的形式存储,得到汉字骨架的字体文件和目标字体汉字的字体文件;
步骤1.4,根据汉字变体编码清单,分别读取汉字骨架的字体文件和目标字体汉字的字体文件,以图像的形式存储,归一化图像分辨率和字体大小,按生成顺序进行编号命名,得到的汉字骨架变体图像和目标字体汉字变体图像共同构成汉字字形扰动数据集。
3.根据权利要求2所述的一种基于汉字字形扰动的字体风格迁移方法,其特征在于,所述步骤2具体步骤包括:
步骤2.1,将步骤1.4构建的汉字字形扰动数据集中的汉字骨架变体图像作为风格迁移网络的输入,同时汉字字形扰动数据集中的目标字体汉字变体图像作为风格提取网络的输入;
步骤2.2,风格迁移网络对输入的汉字骨架变体图像进行编码和解码操作,编码得到汉字的骨架特征,根据汉字骨架特征和风格提取网络提取的风格特征,解码生成目标字体汉字变体图像;
步骤2.3,风格提取网络对输入的目标字体汉字变体图像进行编码操作,逐行读取每次卷积输出的风格特征,取最大值以代表对应的风格特征,汇总送入风格迁移网络。
4.根据权利要求3所述的一种基于汉字字形扰动的字体风格迁移方法,其特征在于,所述步骤3具体步骤包括:
步骤3.1,将步骤2.2风格迁移网络生成的目标字体汉字变体图像和汉字字形扰动数据集中对应的目标字体汉字变体图像分别与汉字字形扰动数据集中对应的汉字骨架变体图像进行配对,得到两组真假汉字;
步骤3.2,判别器对真假汉字集中的每组汉字进行真伪鉴别,依据编码操作得到的汉字特征进行真伪二分类;经过对抗训练,判别器能正确区分风格迁移网络生成的目标字体汉字变体图像和汉字字形扰动数据集中对应的目标字体汉字变体图像。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州电子科技大学,未经杭州电子科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210178088.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。