[发明专利]基于条件对抗网络的缺损古籍汉字修复方法有效
| 申请号： | 201910571713.6 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110335212B | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 张九龙;郭铭涛;屈晓娥 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王蕊转 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于条件对抗网络的缺损古籍汉字修复方法，首先建立n个文件夹，分别对应n个不同的手写汉字图像，每个文件夹内分别放入m个汉字图像，最终得到n*m张图片，作为手写汉字数据集；然后将得到的手写汉字图像数据进行训练，通过梯度反向传播算法迭代更新辨别器神经网络权重和生成器神经网络权重；最后将待处理的缺损手写汉字图像数据样本带入更新的辨别器和生成器中进行迭代，得到修复后的手写汉字图像。本发明解决了现有技术中存在的大量破损的古籍文献中损毁字体的修复困难的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 条件 对抗 网络 缺损 古籍 汉字 修复 方法 | ||
【主权项】：
1.基于条件对抗网络的缺损古籍汉字修复方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、建立n个文件夹，分别对应n个不同的手写汉字图像，每个文件夹内分别放入m个汉字图像，最终得到n*m张图片，作为手写汉字数据集；步骤2、将步骤1中得到的手写汉字图像数据进行训练，通过梯度反向传播算法迭代更新辨别器神经网络权重和生成器神经网络权重；步骤3、将待处理的缺损手写汉字图像数据样本带入经步骤2更新的辨别器和生成器中进行迭代，得到修复后的手写汉字图像。
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