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公开(公告)号：CN113392780B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110675196.4
申请日：2021-06-17
Applicant: 南开大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/56 , G06V30/32 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法，属于计算机领域。一种面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法包括：获取“原文字图像”尺寸及颜色信息；创建一个与“原文字图像”尺寸相同的空白“新文字图像”；设置扭曲变形频率系数、扭曲变形初相系数和扭曲变形振幅系数；遍历“新文字图像”上的每一个像素点R，根据扭曲变形函数g(x)进行文字图像的纵向扭曲变形、根据扭曲变形函数g(y)进行文字图像的横向扭曲变形。本发明通过扭曲变形来建立新风格的文字图像，极大地丰富文字图像的训练数据集，从而提高基于训练数据集的手写体汉字识别算法的准确率。
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公开(公告)号：CN113420647A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110689792.8
申请日：2021-06-22
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种由汉字重心点向外扩张变形创造新风格字体的方法，属于计算机领域。由汉字重心点向外扩张变形创造新风格字体的方法包括：输入给定风格字体的汉字并转换为汉字图片，或直接输入汉字图片，简称“原文字图片”；获取“原文字图片”尺寸、前景色及重心点；获取“原文字图片”汉字笔画轮廓线；创建一个与“原文字图片”尺寸相同的空白“新文字图片”；设置扩张变形系数；针对“原文字图片”汉字笔画轮廓线上每个点Pi，根据扩张变形函数计算出“新文字图片”上对应点Ri，并进一步与前一点Ri‑1进行连接；对“新文字图片”汉字笔画轮廓线内填充，完成“新文字图片”生成。本发明有助于机器高效自动化创造更多新风格汉字字体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113392772A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110669815.9
申请日：2021-06-17
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种面向文字识别的文字图像收缩变形增强方法，属于计算机领域。一种面向文字识别的文字图像收缩变形增强方法包括：获取“原文字图像”尺寸及颜色信息；创建一个与“原文字图像”尺寸相同的空白“新文字图像”；设置“原文字图像”和“新文字图像”具有相同的基准点；设置收缩变形系数k；遍历“新文字图像”上的每一个像素点R，根据收缩变形函数f(d)计算出在“原文字图像”上对应的像素点P，并将“新文字图像”上的像素点R的颜色值设置为“原文字图像”中像素点P的颜色值；完成“新文字图像”的生成。本发明将给定的文字图像进行收缩变形来建立新风格的文字图像，从而丰富机器学习的训练数据集，并提高文字识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114758343A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210279041.3
申请日：2022-03-21
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于CNN的深度学习网络RugbyNet的构建方法，属于计算机应用领域。RugbyNet构建方法包括：对训练集中图像进行归一化处理；采用包含两个卷积的卷积块1处理并池化；然后采用包含三个卷积的卷积块2处理并池化；接着采用包含四个卷积的卷积块3处理并池化；再次采用包含三个卷积的卷积块4处理并池化；进一步采用包含两个卷积的卷积块5处理；最后进行GWAP层和softmax层处理，并根据损失函数进行图像分类模型参数优化。基于RugbyNet分别对汉字的图像和字形进行独立图像分类，并结合二者的输出结果得到更精准的汉字分类。RugbyNet网络可有效提高图像分类的准确性，尤其是手写体汉字识别。
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公开(公告)号：CN113392772B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110669815.9
申请日：2021-06-17
Applicant: 南开大学
IPC: G06V30/32 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向文字识别的文字图像收缩变形增强方法，属于计算机领域。一种面向文字识别的文字图像收缩变形增强方法包括：获取“原文字图像”尺寸及颜色信息；创建一个与“原文字图像”尺寸相同的空白“新文字图像”；设置“原文字图像”和“新文字图像”具有相同的基准点；设置收缩变形系数k；遍历“新文字图像”上的每一个像素点R，根据收缩变形函数f(d)计算出在“原文字图像”上对应的像素点P，并将“新文字图像”上的像素点R的颜色值设置为“原文字图像”中像素点P的颜色值；完成“新文字图像”的生成。本发明将给定的文字图像进行收缩变形来建立新风格的文字图像，从而丰富机器学习的训练数据集，并提高文字识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113420647B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110689792.8
申请日：2021-06-22
Applicant: 南开大学
IPC: G06V30/226 , G06T11/40 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种由汉字重心点向外扩张变形创造新风格字体的方法，属于计算机领域。由汉字重心点向外扩张变形创造新风格字体的方法包括：输入给定风格字体的汉字并转换为汉字图片，或直接输入汉字图片，简称“原文字图片”；获取“原文字图片”尺寸、前景色及重心点；获取“原文字图片”汉字笔画轮廓线；创建一个与“原文字图片”尺寸相同的空白“新文字图片”；设置扩张变形系数；针对“原文字图片”汉字笔画轮廓线上每个点Pi，根据扩张变形函数计算出“新文字图片”上对应点Ri，并进一步与前一点Ri‑1进行连接；对“新文字图片”汉字笔画轮廓线内填充，完成“新文字图片”生成。本发明有助于机器高效自动化创造更多新风格汉字字体。
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公开(公告)号：CN113392780A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110675196.4
申请日：2021-06-17
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法，属于计算机领域。一种面向AI识别汉字的文字图像扭曲变形方法包括：获取“原文字图像”尺寸及颜色信息；创建一个与“原文字图像”尺寸相同的空白“新文字图像”；设置扭曲变形频率系数、扭曲变形初相系数和扭曲变形振幅系数；遍历“新文字图像”上的每一个像素点R，根据扭曲变形函数g(x)进行文字图像的纵向扭曲变形、根据扭曲变形函数g(y)进行文字图像的横向扭曲变形。本发明通过扭曲变形来建立新风格的文字图像，极大地丰富文字图像的训练数据集，从而提高基于训练数据集的手写体汉字识别算法的准确率。
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