申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2020-06-17

公开（公告）日：2023-08-18

公开（公告）号：CN111915540B

主分类号：G06T5/30

分类号：G06T5/30;G06T7/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.18#授权;2020.11.27#实质审查的生效;2020.11.10#公开

摘要：本发明公开了一种拓片甲骨文字符图像增广方法、系统、计算机设备及介质，所述方法包括：将临摹甲骨文字符图像集合输入字形增广模块进行随机形态处理，得到增广临摹甲骨文字符图像集合；构建风格迁移网络，以学习增广临摹甲骨文字符图像集合的分布到拓片甲骨文字符图像集合的分布之间的映射函数；将增广临摹甲骨文字符图像集合输入风格迁移网络进行处理，得到拓片甲骨文图像增广数据集；将拓片甲骨文字符图像集合与拓片甲骨文图像增广数据集混合，对拓片甲骨文字符识别网络进行训练。本发明可得到总数充足且类别平衡的增广数据集，以解决拓片甲骨文字符识别任务中的缺少训练数据的问题，利用增广数据集进行训练能够提升识别模型的精度。

主权项：1.一种拓片甲骨文字符图像增广方法，其特征在于，所述方法包括：将临摹甲骨文字符图像集合输入字形增广模块进行随机形态处理，得到增广临摹甲骨文字符图像集合；构建风格迁移网络，以学习增广临摹甲骨文字符图像集合的分布到拓片甲骨文字符图像集合的分布之间的映射函数，所述风格迁移网络为基于循环对抗生成网络的风格迁移网络，所述循环对抗生成网络包括图像生成器和图像判别器；将增广临摹甲骨文字符图像集合输入风格迁移网络进行处理，得到拓片甲骨文图像增广数据集；将拓片甲骨文字符图像集合与拓片甲骨文图像增广数据集混合，对拓片甲骨文字符识别网络进行训练；所述将临摹甲骨文字符图像集合输入字形增广模块进行随机形态处理，得到增广临摹甲骨文字符图像集合，具体包括：将甲骨文字符形态上的端点、拐点、交点和分叉点定义为字符关键点，利用目标检测算法检测临摹甲骨文字符图像集合中的关键点，对于一张特定的临摹甲骨文字符图像，关键点表示如下： 其中，表示第i个关键点在图像中的位置坐标，N表示该图像中的字符关键点总数；在临摹甲骨文字符图像的关键点P上施加随机抖动，得到字形增广临摹图像的关键点，如下： 其中，和采样自均匀分布；运用三角剖分算法将关键点P和P′分解为若干个三角形区域，对每个三角形区域进行仿射变换和图像插值，进而将临摹甲骨文字符图像变换为姿态增广临摹图像；对姿态增广临摹图像进行随机的形态学腐蚀膨胀，给字符添加笔画细化加粗效果，得到字形增广临摹图像，从而得到增广临摹甲骨文字符图像集合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 拓片甲骨文字符图像增广方法、系统、计算机设备及介质

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