基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
目的 为修复书法图像中的残缺字体,提出一种提取书法图像特征并自动生成风格化书法图像的方法.方法 首先针对书法作品的灰度图像利用变分自编码器提取字体的形状特征,同时将书法图像转换至Lab颜色空间中,通过四层卷积神经网络模型对L通道进行深度学习,提取书法字体中的风格特征;然后将风格特征作为条件输入,与形状特征一起输入生成对抗网络的生成器中进行联合训练,使生成的字体带有特定风格.研究过程中构建一个包含不同风格书法字体的中国书法字体生成数据集(CCGD-2019)用作模型训练.结果 提出了一种基于变分自编码与生成对抗网络的书法字体图像生成模型,能够从标准字体或随机噪声自动生成风格化书法字体图像.结论 人眼主观评价及Fréchet初始距离计算结果表明,生成字体的识别率和视觉质量均达到了令人满意的效果.
推荐文章
基于生成对抗网络的照片动漫风格化
图像风格化
生成对抗网络
AnimeGAN
VGG模型
Pytorch
Tensorflow
分类重构堆栈生成对抗网络的文本生成图像模型
文本生成图像
堆栈生成对抗网络
分类
重构
跨模态学习
基于条件梯度Wasserstein生成对抗网络的图像识别
生成式对抗网络
条件模型
Wesserstein距离
梯度惩罚
全局和局部一致性
图像识别
基于生成对抗文本的人脸图像翻译
人脸图像翻译
生成对抗文本
深度对称结构联合编码
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于生成对抗网络的风格化书法图像生成
来源期刊 包装工程 学科 工学
关键词 书法图像 生成对抗网络 形状特征 风格特征 颜色空间转换
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 图文信息技术
研究方向 页码范围 246-253
页数 8页 分类号 TS206
字数 7556字 语种 中文
DOI 10.19554/j.cnki.1001-3563.2020.11.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晓红 92 151 7.0 10.0
2 麻祥才 10 1 1.0 1.0
3 卢辉 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (38)
共引文献  (3)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2011(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2012(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2013(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2014(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2015(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2016(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2017(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2018(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2019(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
书法图像
生成对抗网络
形状特征
风格特征
颜色空间转换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
包装工程
半月刊
1001-3563
50-1094/TB
大16开
重庆市九龙坡区渝州路33号
78-30
1979
chi
出版文献量(篇)
16469
总下载数(次)
123
论文1v1指导