公开(公告)号：CN111062290A

公开(公告)日：2020-04-24

申请号：CN201911257349.2

申请日：2019-12-10

Applicant: 西北大学

Inventor： 肖云 ,  雷文龙 ,  张颖 ,  吴琨 ,  常晓军 ,  许鹏飞 ,  郭军 ,  陈晓江 ,  房鼎益

IPC: G06K9/00 ,  G06F40/151 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的中国书法风格转换模型构建及转换方法，使用分布变换和重新参数化来捕获高维特征，此外基于无监督学习，使用完全卷积网络(FCN)结构的图像转换学习框架作为生成器，使用PatchGAN结构作为判别器。实验结果表明，所提出的GalscGAN能够成功地转换不同结构的中国书法数据，且在生成能力方面优于比较模型。

公开(公告)号：CN111062290B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201911257349.2

申请日：2019-12-10

Applicant: 西北大学

Inventor： 肖云 ,  雷文龙 ,  张颖 ,  吴琨 ,  常晓军 ,  许鹏飞 ,  郭军 ,  陈晓江 ,  房鼎益

IPC: G06V30/226 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06F40/151 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的中国书法风格转换模型构建及转换方法，使用分布变换和重新参数化来捕获高维特征，此外基于无监督学习，使用完全卷积网络(FCN)结构的图像转换学习框架作为生成器，使用PatchGAN结构作为判别器。实验结果表明，所提出的GalscGAN能够成功地转换不同结构的中国书法数据，且在生成能力方面优于比较模型。