[发明专利]一种基于深度神经网络的手写体中文字库自动生成方法

摘要

本发明公布了一种基于深度神经网络的手写体中文字库自动生成方法，通过少量手写体汉字进行字体特征重建，建立字体风格迁移网络，通过字体风格迁移网络估计用户未书写字形的字体风格特征，将参考字体的字形内容与用户书写风格结合，迁移到目标手写体风格，生成目标字形图片，从而得到完整的字库中文手写体字库。本发明方法是一种端到端的生成方法，不需要对汉字进行笔画或部件提取，也不需要人工干预，生成高质量的汉字字形，极大地提高了手写体字库制作的效率，使得个性化字库的生成变得简单方便，能够满足普通人对于个性化手写体字库的需求，加快个性化字库的发展进程。

主权项

一种基于深度神经网络的手写体中文字库自动生成方法，通过少量手写体汉字进行字体特征重建，估计用户未书写字形的字体风格特征，然后通过字体风格迁移网络，将参考字体的字形内容与用户书写风格结合，从参考字体风格迁移到目标手写体风格，生成目标字形图片，从而得到完整的中文手写体字库文件；包括以下步骤：第一步，用户书写指定输入集合的汉字，通过拍照或扫描得到文本图片；第二步，将文本图片切分得到单个汉字图像，并将单个汉字图像大小归一化到与参考字形图片一致的尺寸；第三步，针对用户书写的每个汉字字形图片，通过预训练好的字体识别网络提取用户书写汉字的字体特征；第四步，通过字体特征重建网络估计用户未书写汉字的字体特征，学习从参考汉字特征到带有用户书写风格的对应汉字的字体特征的变换关系，对用户没有书写的汉字集合进行字体特征重建；第五步，通过卷积神经网络分别提取汉字的字形内容特征和字体风格特征，通过字体风格迁移网络，在字形内容不变的情况下，实现从参考汉字到用户书写风格的迁移，生成在完整字库中用户没有书写的汉字图片；第六步，将用户书写的汉字图片和生成的汉字图片组合得到完整的中文字库的汉字图片，并进行矢量化，从而生成带有用户书写风格的个性化字库文件。