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[发明专利]一种具有自然书写性的汉字风格生成方法-CN202310883227.4在审
发明人：叶晨;杜承豪;刘睿萌;杨嘉仪;汪林辉 -专利权人：同济大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明提出了一种具有自然书写性的汉字风格生成方法，包括步骤：S1数据集构建；S2生成模型的结构设计和训练；S3输入训练优化后的模型用于生成具有自然书写性的单行风格汉字。本发明将通过构建常用和次常用汉字共计8876的全笔画连接汉字骨架以及风格汉字数据集，通过训练对抗生成网络实现从汉字骨架到风格汉字映射的同时，实现真正意义上的“笔断意连、字断气连”，在艺术设计领域以及光学文字识别领域数据集的构建中都有广泛的应用价值，在自然书写性的汉字风格生成领域有着极大的推进作用。
一种具有自然书写汉字风格生成方法

[发明专利]一种基于部件拆分的零样本汉字识别方法-CN202211142256.7在审
发明人：叶晨;张琦磊;杜承豪;王彧飞 -专利权人：同济大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：一种基于部件拆分的零样本汉字识别方法，首先，构造数据集‘汉字数据集’以及‘原型数据集’：本发明从中国科学院自动化研究所脱机手写样本数据库CASIA‑HWDB数据集中的每一类汉字里挑选一张汉字图片组成‘原型数据集’，并将CASIA‑HWDB数据集中剩下的部分作为‘汉字数据集’，并按照8：1：1的比例将其分成训练集，验证集和测试集。最后，构建汉字识别模型：该模型拥有‘汉字编码器’、‘特征解码器’以及‘序列转换器’这三个结构。其主要意义在于：识别人们不认识的生僻汉字，并获取其语义信息；再者，摆脱传统数据集受限于大量样本均衡，生僻字数据集无法获取的局限性；最后，先拆分后识别的模型架构大幅提升模型的训练效率，同时识别的准确性得以保障。
一种基于部件拆分样本汉字识别方法

[发明专利]一种基于风格迁移的书法文字侵蚀修复方法-CN202110795546.0有效
发明人：叶晨;杜承豪;钟梓正;田雨竹 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V30/32 文献下载
摘要：一种基于风格迁移的书法汉字修复方法：首先，为确保风格一致，本发明提出风格编码器，输入辅助风格字体，用于提取出拓片上完好汉字的书写风格特征；接着，为确保修复字型正确，输入待修复汉字，提供该字的宋体完整版本作为原字型参考；将上述书写风格特征、待修复汉字、参考原字型整合，三者一并输入到用于修复汉字的生成器G中，得到修复结果，用于分别提供给判别器D和结构提取器；然后，判别器D目标是鉴别生成器G的修复结果与参与连接的原型字体和输入编码器之中的风格字体，将前者判为假，后者判为真；原字型也会通过结构提取器生成带有结构特征的特征向量；通过下述的综合损失函数反向传播不断优化判别器D与生成器G,包括六个部分。
一种基于风格迁移书法文字侵蚀修复方法