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申请/专利权人：湘潭大学

摘要：本发明提供一种基于嵌套编‑解码网络的中文字体生成方法及系统，属于深度学习技术领域，中文字体生成方法包括：获取训练样本集；训练样本集包括源字体样本文件、目标字体样本文件和目标字体编号；目标字体样本文件中包括部分目标字符；源字体样本文件中包括与目标字体样本文件中的目标字符对应的源字符；根据训练样本集，对嵌套编‑解码网络进行训练，得到字体生成模型；基于字体生成模型，根据完整的源字体文件及目标字体编号，生成完整的目标字体文件。简化了字体生成的过程，实现印刷体之间及印刷体与手写字体的自动转换，并解决汉字笔锋细节生成的问题。

主权项：1.一种基于嵌套编-解码网络的中文字体生成方法，其特征在于，所述基于嵌套编-解码网络的中文字体生成方法包括：获取训练样本集；所述训练样本集包括源字体样本文件、目标字体样本文件和目标字体编号；所述目标字体样本文件中包括部分目标字符；所述源字体样本文件中包括与所述目标字体样本文件中的目标字符对应的源字符；根据所述训练样本集，对嵌套编-解码网络进行训练，得到字体生成模型；所述嵌套编-解码网络包括汉字迁移模块及判别器模块；所述根据所述训练样本集，对嵌套编-解码网络进行训练，得到字体生成模型，具体包括：根据所述源字体样本文件生成源字体图像域；根据所述目标字体样本文件生成目标字体图像域；将所述源字体图像域转换为源二值文字图像；将所述目标字体图像域转换为目标二值文字图像；根据所述目标字体编号及预先设定的查找表，确定目标字体类别数据；所述查找表为二维表，第一维为字体编号，第二维为字体类别数据；所述字体类别数据为预先设计的字体特征；采用所述汉字迁移模块对所述源二值文字图像及所述目标字体类别数据进行特征融合，得到特征融合图像；采用所述判别器模块判别所述特征融合图像的真实性及字体类别的准确性；根据所述目标二值文字图像、所述源二值文字图像、所述特征融合图像、所述特征融合图像的真实性及字体类别的准确性，确定所述汉字迁移模块的损失函数；根据所述特征融合图像的真实性及字体类别的准确性，确定所述判别器模块的损失函数；根据汉字迁移模块的损失函数对所述汉字迁移模块进行迭代训练，根据判别器模块的损失函数对所述判别器模块进行迭代训练，直至所述汉字迁移模块及所述判别器模块的损失函数均收敛，以得到最优的嵌套编-解码网络，最优的嵌套编-解码网络为字体生成模型；基于所述字体生成模型，根据完整的源字体文件及目标字体编号，生成完整的目标字体文件。

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权利要求：

百度查询： 湘潭大学 一种基于嵌套编-解码网络的中文字体生成方法及系统