一种基于树莓派和循环神经网络的简笔画识别与生成方法

摘要

本发明公开了一种基于树莓派和循环神经网络的简笔画识别与生成方法，包括：(1)收集矢量简笔画数据集；(2)建立矢量简笔画数据的数学模型；(3)预处理矢量简笔画数据；(4)构建基于序列到序列模型和长短期记忆网络的循环神经网络矢量简笔画生成模型；(5)对循环神经网络矢量简笔画生成模型进行训练；(6)将训练好的模型部署在树莓派上；(7)利用麦克风收集用户语音，利用谷歌语音转文字模块和自然语言处理模块理解用户语义，将用户语义作为输入映射到简笔画生成模型中，通过树莓派控制打印机输出生成的简笔画画面。本发明的方法，解决了现有的图像生成方法中较难处理矢量数据的问题，解决实现语言到图像的端到端系统的局限性。