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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明实施例提供一种汉字字体转换方法、装置、设备和存储介质，涉及文字字体转换技术领域。其中，这种汉字字体转换方法包含步骤S1至步骤S3。S1、获取第一文字的第一字体图像和或第二文字的第二字体图像。S2、获取基于对抗网络的字体转换模型。其中，对抗网络包含部首约束解码网络。S3、将第一文字的第一字体图像输入字体转换模型获取第一文字的第二字体图像，和或将第二文字的第二字体图像输入字体转换模型获取第二文字的第一字体图像。本发明的汉字字体转换方法能够有效的避免字体转换过程中的笔画缺失、笔画中断、多笔画和笔画不完整等错误，并且接合了部首约束能够取得更好的字体转换效果。

主权项：1.一种汉字字体转换方法，其特征在于，包含：获取第一文字的第一字体图像和或第二文字的第二字体图像；获取基于对抗网络的字体转换模型；其中，所述对抗网络包含部首约束解码网络；将所述第一文字的第一字体图像输入所述字体转换模型获取第一文字的第二字体图像，和或将所述第二文字的第二字体图像输入所述字体转换模型获取第二文字的第一字体图像所述基于对抗网络的字体转换模型包括：第一判别网络、第一部首约束解码网络、第一生成网络、第二判别网络、第二生成网络、第二部首约束解码网络；所述第一判别网络包括第一编码子网络和第一判别子网络；所述第一编码子网络分别和第一判别子网络、所述第一部首约束解码网络、所述第一生成网络和所述第二生成网络连接；所述第二判别网络包括第二编码子网络和第二判别子网络；所述第二编码子网络分别和第二判别子网络、所述第二部首约束解码网络、所述第二生成网络和所述第一生成网络连接；获取基于对抗网络的字体转换模型，包括：获取基于对抗网络的初始转换模型；获取第一训练文字集的第一字体图像集和第二训练文字集的第二字体图像集；其中，所述第一训练文字集包含多个第一训练文字；所述第二训练文字集包含多个第二训练文字；将第一训练文字的第一字体图像输入第一编码子网络，获取第一图像特征；将所述第一图像特征输入第一生成网络，获取第一训练文字的第二字体图像；将所述第一训练文字的第二字体图像输入第二编码子网络，获取第二图像特征；将所述第二图像特征输入第二判别子网络，获取第一判别结果，并根据所述第一判别结果，计算第一对抗损失；将所述第二图像特征输入第二部首约束网络，获取第一预测部首序列，并根据所述第一预测部首序列和第一训练文字的真实部首序列，计算第一部首约束损失；将所述第二图像特征输入第二生成网络，获取第一循环图像，并根据所述第一循环图像和所述第一训练文字的第一字体图像，计算第一循环一致损失；将所述第一图像特征输入第二生成网络，获取第一重构图像，并根据所述第一重构图像和所述第一训练文字的第一字体图像，计算第一重构损失；将第二训练文字的第二字体图像输入第二编码子网络，获取第三图像特征；将所述第三图像特征输入第二生成网络，获取第二训练文字的第一字体图像；将所述第二训练文字的第一字体图像输入第一编码子网络，获取第四图像特征；将所述第四图像特征输入第一判别子网络，获取第二判别结果，并根据所述第二判别结果，计算第二对抗损失；将所述第四图像特征输入第一部首约束网络，获取第二预测部首序列，并根据所述第二预测部首序列和第二训练文字的真实部首序列，计算第二部首约束损失；将所述第四图像特征输入第一生成网络，获取第二循环图像，并根据所述第二循环图像和所述第二训练文字的第二字体图像，计算第二循环一致损失；将所述第三图像特征输入第一生成网络，获取第二重构图像，并根据所述第二重构图像和所述第二训练文字的第二字体图像，计算第二重构损失函数；根据所述第一对抗损失和所述第二对抗损失，计算判别网络的总判别损失；其中，计算判别损失时，生成损失设为固定；所述总判别损失的计算模型为： 式中，Ldisct为总判别损失、表示最大化判别损失、λ1为权重、Lgan为总对抗损失、第一对抗损失、为第二对抗损失；根据所述第一对抗损失、所述第二对抗损失、所述第一循环一致损失、所述第二循环一致损失、所述第一重构损失、所述第二重构损失、所述第一部首约束损失和所述第二部首约束损失，计算生成网络的总生成损失；其中，计算生成损失时，判别损失设为固定；所述总生成损失的计算模型为： 式中，Lgenet为总生成损失、表示最小化生成损失、λ1和λ2和λ3和λ4均为权重、Lgan为总对抗损失、第一对抗损失、为第二对抗损失、Lcycle为总循环一致损失、为第一循环一致损失、为第二循环一致损失、Lrecon为总重构损失、为第一重构损失、为第二重构损失、Lradical为总部首约束损失、为第一部首约束损失、为第二部首约束损失；根据所述总判别损失和所述总生成损失更新所述初始转换模型，获取基于对抗网络的字体转换模型。

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