[发明专利]基于手写字体识别的方法及识别系统

权利要求书

1.一种基于手写字体识别的方法，其特征在于，包括：

步骤S1，文字采集模块采集不同的手写字体图像并输送至数据准备模块；

步骤S2，所述数据准备模块将用以迁移风格的手写字体图像记为目标图像，数据准备模块选取字体库图像，将其记为风格图像并将该风格图像的风格作为目标图像风格迁移后的风格标准；所述数据准备模块将所述目标图像和所述风格图像输送至数据预处理模块；

步骤S3，所述数据预处理模块对所述风格图像进行裁切处理以使风格图像的尺寸与所述目标图像尺寸相同，数据预处理模块在完成对风格图像的裁切后依次制作针对风格图像和目标图像的掩码图并对各图像进行颜色格式转换处理；所述数据预处理模块将各转换后图像和各所述掩码图输送至模型训练模块；

步骤S4，所述模型训练模块在接收到各所述转换后图像和各所述掩码图时进行图像迁移融合处理以得到最优参数模型并将最优参数模型输送至批量生成数据模块；

步骤S5，所述批量生成数据模块在接收到所述最优参数模型后进行批量数据生成处理以生成风格迁移后的目标图像数据，完成手写字体识别。

2.根据权利要求1所述的基于手写字体识别的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述数据预处理模块对所述风格图像和所述目标图像的预处理过程包括：

步骤S31，所述数据预处理模块采用Opencv+Python程序对所述风格图像进行随机裁剪以使裁剪后的风格图像的尺寸与所述目标图像的尺寸相同；

步骤S32，所述数据预处理模块采用labelme软件对所述目标图像中字体区域的图像信息进行割离以完成对目标掩码图的制作，数据预处理模块采集所述风格图像中的风格特征并隔离风格图像中的非风格特征以完成对风格掩码图的制作，数据预处理模块用语义描述字体区域以使目标掩码图和风格掩码图在同一编码的区域进行风格迁移；

步骤S33，所述数据预处理模块依次将所述目标图像和所述风格图像的RGB颜色格式转化成YUV颜色格式；所述数据预处理模块在所述模型训练模块完成针对各所述掩码图和各所述转换后图像的模型训练后将目标图像的YUV颜色格式转化为RGB颜色格式并以RGB颜色格式保存目标图像。

3.根据权利要求2所述的基于手写字体识别的方法，其特征在于，在所述步骤S33中，所述数据预处理模块利用所述Python完成对所述目标图像和所述风格图像的颜色格式的转换并利用以下公式完成对对应颜色格式下对应数值的确定，其中，

当所述数据预处理模块依次将所述目标图像和所述风格图像的RGB颜色格式转化成YUV颜色格式时，该目标图像中的YUV值的计算方式如下：

Y=0.299×R+0.587×G+0.114×B；

U=-0.169×R-0.331×G+0.5×B；

V=0.5×R-0.419×G-0.081×B；

当所述数据预处理模块将所述目标图像的YUV颜色格式转化成RGB颜色格式时，该目标图像中的RGB值的计算方式如下：

R=(Y-16)+1.140×(V-128)；

G=(Y-16)-0.394×(U-128)-0.581×(V-128)；

B=(Y-16)+2.032×(U-128)。