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申请/专利权人：陕西师范大学

摘要：一种基于深度学习的对手写黑板汉字板书进行指导的方法，其包括如下步骤：S100：采集用于指导的黑板汉字板书的图像作为训练图像集；S200：对所述训练图像集进行预处理；S300：构建黑板板书整体布局数据集和单汉字美感度数据集；S400：利用所述黑板板书整体布局数据集构建并训练黑板板书整体布局指导模型；S500：利用所述单汉字美感度数据集构建并训练单汉字美感度指导模型；S600：利用所述训练好的黑板板书整体布局指导模型和单汉字美感度指导模型对手写黑板汉字板书进行指导。本方法弥补了传统上需要借助人进行板书指导时效率低下，人为干扰因素多等问题，为板书指导提供了辅助与支持。

主权项：1.一种基于深度学习的对手写黑板汉字板书进行指导的方法，其包括如下步骤：S100：采集用于指导的黑板汉字板书的图像作为训练图像集；S200：对所述训练图像集进行预处理；S300：构建黑板板书整体布局数据集和单汉字美感度数据集；S400：利用所述黑板板书整体布局数据集构建并训练黑板板书整体布局指导模型；S500：利用所述单汉字美感度数据集构建并训练单汉字美感度指导模型；S600：利用所述训练好的黑板板书整体布局指导模型和单汉字美感度指导模型对手写黑板汉字板书进行指导；其中，所述步骤S400中的黑板板书整体布局指导模型包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层为三层全连接层，输出层激活函数为sigmoid激活函数；所述步骤S400中的黑板板书整体布局指导模型所用的损失函数为均方根误差，使用梯度下降算法进行训练，降低损失直到收敛，进而得到训练好的黑板板书整体布局指导模型；所述步骤S500中的单汉字美感度指导模型包括了用于提取图像元素信息的1-VGG模型和用于指导元素的位置关系的2-CapsNet模型；所述1-VGG模型包了4个二维卷积层，各层依次连接为：卷积层conv1，ReLU层conv1-ReLU，池化层conv2，ReLU层conv2-ReLU，池化层MaxPool2d，卷积层conv3，ReLU层conv3-ReLU,池化层MaxPool2d，卷积层Conv4；其中，所述1-VGG模型所用卷积核为3*3；所述2-CapsNet模型包括一个卷积层，一个主胶囊层，一个数字胶囊层，三层全连接层，各层依次连接为：卷积层conv5，主胶囊层PrimaryCaps，数字胶囊层DigCaps，三层全连接层Liner。

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百度查询： 陕西师范大学 对手写汉字黑板板书进行指导的方法、系统及设备