[发明专利]基于卷积神经网络的字体图像中字体种类检测方法及系统

说明书

本发明提供的基于卷积神经网络的字体图像中字体种类检测方法，包括：通过背景图像素材网站抓取若干张背景图像；通过知识产权网站抓取已获得版权的若干种字体种类；将每张背景图像与字体种类数据库中的每种字体种类有机组合得到字体图像，将字体图像、字体种类以及预设字体坐标尺寸信息输入至训练模型中，采用卷积神经网络算法对训练模型进行训练并得到字体种类检测模型；将待测字体图像输入至字体种类检测模型，字体种类检测模型输出对应的字体种类。本发明提供的基于卷积神经网络的字体图像中字体种类检测方法，通过建立字体种类检测模型对待测字体图像进行字体种类识别，可以快速处理大量的待测字体图像，节省了人工成本，工作效率显著。

技术领域

本发明涉及字体信息检索领域，尤其涉及基于卷积神经网络的字体图像中字体种类检测方法及系统。

背景技术

汉字字体是按照一定规律、风格设计而成的一套字体。该字体并不神秘，以多种载体的形式无处不在地出现在人类生活当中，例如：字帖、报纸、书刊等。随着社会和技术的不断发展，从苹果、谷歌等知名企业纷纷推出自己的定制字体开始，越来越多的知名品牌开始取得授权、或者是定制开发自己的专属字体。而字体行业在设计圈也受到空前关注，无论是网页设计、电子书设计，文字排版总是最为重要的一部分，字体又是排版中最为核心的部分，它作为一种基础的软件和平面设计元素，是设计师无论如何都绕不过的一部分。

随着字体被大量使用，字体侵权行为时有发生。由于字体有多种多样的应用场景，而不同的应用场景决定了不同的授权形式，导致了使用者或多或少是在被动的情况下发生侵权行为。例如，微软的中文字体，对于个人使用，可以随便使用；对于商业使用，字体当中有9种字体需要得到许可才能使用，否则视为侵权。一旦侵权，使用者不但受到法律谴责，而且需要按照规定的费用进行赔偿。面临巨额的赔偿以及产品设计成果的夭折，令众多商家苦不堪言。因此对于字体图像中的字体种类识别比较重要，但是目前的字体种类识别的方法基本都是通过人工比对识别，此种识别方式效率较慢，且识别的准确率比较低。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供基于卷积神经网络的字体图像中字体种类检测方法，其能解决目前的字体种类识别的方法基本都是通过人工比对识别，此种识别方式效率较慢，且识别的准确率比较低的问题。

本发明的目的之二在于提供基于卷积神经网络的字体图像中字体种类检测系统，其能解决目前的字体种类识别的方法基本都是通过人工比对识别，此种识别方式效率较慢，且识别的准确率比较低的问题。

本发明提供目的之一采用以下技术方案实现：

基于卷积神经网络的字体图像中字体种类检测方法，包括：

建立背景图像数据库，通过背景图像素材网站抓取若干张背景图像，存储所述背景图像，得到背景图像数据库；

建立字体种类数据库，通过知识产权网站抓取已获得版权的若干种字体种类，存储所述字体种类，得到字体种类数据库；

建立字体样本数据库，将所述背景图像数据库中的每张所述背景图像与所述字体种类数据库中的每种字体种类进行有机组合，根据预设字体坐标尺寸信息在所述字体种类对应的所述背景图像中编辑所述字体种类对应的字体，得到字体图像；将所述字体图像、所述字体种类以及所述预设字体坐标尺寸信息存储至预设样本数据库中，得到字体图像样本数据库，其中，每张所述背景图像对应一种所述字体种类；

建立字体种类检测模型，将所述字体图像样本数据库中的所述字体图像、所述字体种类以及所述预设字体坐标尺寸信息输入至训练模型中，采用卷积神经网络算法对所述训练模型进行训练并得到字体种类检测模型；

获取待测字体图像，获取用户上传的带有字体的待测字体图像；

字体种类检测，将所述待测字体图像输入至所述字体种类检测模型，所述字体种类检测模型输出对应的所述字体种类。