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基于生成对抗网络中国书法风格转换模型构建方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的中国书法风格转换模型构建及转换方法,使用分布变换和重新参数化来捕获高维特征,此外基于无监督学习,使用完全卷积网络(FCN)结构的图像转换学习框架作为生成器,使用PatchGAN结构作为判别器。实验结果表明,所提出的GalscGAN能够成功地转换不同结构的中国书法数据,且在生成能力方面优于比较模型。

著录项

  • 公开/公告号CN111062290A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西北大学;

    申请/专利号CN201911257349.2

  • 申请日2019-12-10

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06F40/151(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61216 西安恒泰知识产权代理事务所;

  • 代理人黄小梧

  • 地址 710069 陕西省西安市太白北路229号

  • 入库时间 2023-12-17 08:13:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20191210

    实质审查的生效

  • 2020-04-24

    公开

    公开

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