[发明专利]基于深度学习生成文档图像集的方法有效
| 申请号： | 202011178681.2 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112347742B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 史操;许灿辉;刘传琦;程远志;陶冶;马兴录;刘国柱 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/166 | 分类号： | G06F40/166;G06F40/189;G06F40/151;G06T11/60;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛汇智海纳知识产权代理有限公司 37335 | 代理人： | 王皎 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习生成文档图像集的方法：首先将页面对象类型序列从一维向量空间投影至二维向量空间；然后进行深度卷积生成对抗网络建模；训练网络参数并使用训练好的网络模型生成对象类型序列；根据网络生成的对象类型序列生成文档对象内容；最终将文档转换成文档图像，生成文档图像集。基于深度学习框架的卷积生成对抗网络自动生成图像文档，使用对抗网络中的判别网络学习现存的文档图像，用对抗网络中的生成网络自动生成新的文档图像，从而得到文档图像集；由于采用现存的文档图像训练网路参数，生成的文档图像更贴近出版物，且与人工标注相比能够自动生成文档图像集及标注信息，节省时间和人力成本，避免由于人工标注带来的无效标注。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 生成 文档 图像 方法 | ||
【主权项】：
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