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一种多类别汉字单样本字体识别方法
摘要文本
本发明公开了一种多类别汉字单样本字体识别方法，属于字体识别技术领域，包括：S1、构建汉字字体数据集，并将其处理为对应的字体图像样本集；S2、构建汉字字体识别模型，并利用字体图像样本集对其进行训练；其中，所述汉字字体识别模型采用孪生度量网络结构，引入坐标注意力模块，并采用多重损失函数；S3、利用完成训练及测试的汉字字体识别模型对待识别字体进行字体识别。本发明提供的汉字字体识别方法解决了汉字字体识别模型在新字体识别扩展、相似字体有效特征提取、书法字体兼容性三方面的问题。 关注公众号马克数据网
申请人信息
- 申请人:西南科技大学
- 申请人地址:621000 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号
- 发明人: 西南科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种多类别汉字单样本字体识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410176517.X |
| 申请日 | 2024/2/8 |
| 公告号 | CN117727053A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06V30/244 |
| 权利人 | 西南科技大学 |
| 发明人 | 闫飞; 张华 |
| 地址 | 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号 |
专利主权项内容
1.一种多类别汉字单样本字体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建汉字字体数据集，并将其处理为对应的字体图像样本集；其中，所述汉字字体数据集包括对汉字字体识别模型进行字体识别训练和测试的数据子集和对汉字字体识别模型进行单样本字体识别测试的数据子集；S2、构建汉字字体识别模型，并利用字体图像样本集对其进行训练；其中，所述汉字字体识别模型采用孪生度量网络结构，引入坐标注意力模块，并采用多重损失函数；S3、利用完成训练及测试的汉字字体识别模型对待识别字体进行字体识别。