[发明专利]一种基于DCGAN深度网络的汉字字库生成方法及装置

权利要求书

1.一种基于DCGAN深度网络的汉字字库生成方法，其特征在于，包括：

S1、确定标准字体和目标字体并获取字符对应的标准字体样本字库和目标字体样本字库；

S2、对标准字体样本字库和目标字体样本字库进行预处理，得到目标-标准字体字符图片数据集；

S3、采用编码器-解码器架构作为生成器，二分类卷积神经网络作为判别器，构建深度卷积对抗生成网络DCGAN；

S4、利用目标-标准字体字符图片数据集对深度卷积对抗生成网络DCGAN进行训练，得到训练后的深度卷积对抗生成网络DCGAN；

S5、获取标准字体完整字库，并将标准字体完整字库转换为完整的标准字体字符图片；

S6、依次将完整的标准字体字符图片输入至训练后的深度卷积对抗生成网络DCGAN的生成器中，由训练后的深度卷积对抗生成网络DCGAN的生成器输出对应的完整的目标字体字符图片；

S7、将完整的目标字体字符图片转换为目标字体完整字库；

所述S2具体包括：

S21、将标准字体样本字库转换为标准字体样本字符图片，将目标字体样本字库转换为目标字体样本字符图片；

S22、对标准字体样本字符图片和目标字体样本字符图片进行裁剪和去空白处理；

S23、将字符对应的目标字体样本字符图片与标准字体样本字符图片拼接成目标-标准字体字符图片，并进行去空白处理，得到目标-标准字体字符图片数据集；

所述S7具体包括：

S71、将每一张目标字体字符图片进行标准化编码处理，确定每一张目标字体字符在字库中的标准化编码；

S72、调用BMFont平台、预置配置文件以及预置批量处理脚本文件，将完整的目标字体字符图片转换为目标字体完整字库FNT文件。

2.根据权利要求1所述的基于DCGAN深度网络的汉字字库生成方法，其特征在于，步骤S4具体包括：

S41、将目标-标准字体字符图片中的标准字体样本字符部分图片输入至深度卷积对抗生成网络DCGAN的生成器中，得到深度卷积对抗生成网络DCGAN的生成器输出的转换后的目标字体字符图片；

S42、将目标-标准字体字符图片中对应的目标字体样本字符部分图片和转换后的目标字体字符图片输入至深度卷积对抗生成网络DCGAN的判别器中，得到判别器根据转换后的目标字体字符图片和目标字体样本字符图片之间的差异性输出的布尔变量；

S43、通过深度卷积对抗生成网络DCGAN的目标函数，得到目标-标准字体字符图片的损失值；

S44、返回步骤S41进行迭代训练，直至迭代的次数与预置迭代次数相同或目标-标准字体字符图片的损失值低于第一预置损失值阈值，得到训练后的深度卷积对抗生成网络DCGAN。

3.根据权利要求2所述的基于DCGAN深度网络的汉字字库生成方法，其特征在于，步骤S43之后还包括：

S431、获取转换后的目标字体字符图片和目标字体样本字符图片之间的L₁距离；

S432、获取L₁距离在目标-标准字体字符图片的损失值之中的权重值λ；

S433、根据目标-标准字体字符图片的损失值以及L₁距离在目标-标准字体字符图片的损失值之中的权重值λ，通过生成器的目标函数，得到生成器的损失值；

S44、返回步骤S41进行迭代训练，直至迭代的次数与预置迭代次数相同或目标-标准字体字符图片的损失值低于第一预置损失值阈值并且生成器的损失值低于第二预置损失值阈值，得到训练后的深度卷积对抗生成网络DCGAN。