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公开(公告)号:CN111523622A
公开(公告)日:2020-08-11
申请号:CN202010337499.0
申请日:2020-04-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及机器学习领域,涉及基于特征图像自学习的机械臂模拟手写笔迹方法,包括:输入目标手写体汉字样本进行笔画分离,得到目标手写体汉字样本的分离笔画和目标手写体汉字样本的交叉点,建立目标手写体汉字的笔画特征库和交叉点特征模型;输入目标印刷体文字进行笔画分离,得到目标印刷体文字分离笔画和目标印刷体文字的交叉点类别;根据相似度方法获得与目标印刷文字分离笔画相对应的目标手写体的笔画进行笔画替换和位置调整,得到目标印刷体文字所对应的目标手写体汉字;发送给驱动程序控制机械臂书写所述目标手写体汉字。本发明避免了完全通过多样本学习下的既定字体生成需要。
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公开(公告)号:CN111523622B
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202010337499.0
申请日:2020-04-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V30/244 , G06V30/148 , G06V10/26 , G06V10/74 , B25J11/00 , B25J9/16 , G06V30/19
Abstract: 本发明涉及机器学习领域,涉及基于特征图像自学习的机械臂模拟手写笔迹方法,包括:输入目标手写体汉字样本进行笔画分离,得到目标手写体汉字样本的分离笔画和目标手写体汉字样本的交叉点,建立目标手写体汉字的笔画特征库和交叉点特征模型;输入目标印刷体文字进行笔画分离,得到目标印刷体文字分离笔画和目标印刷体文字的交叉点类别;根据相似度方法获得与目标印刷文字分离笔画相对应的目标手写体的笔画进行笔画替换和位置调整,得到目标印刷体文字所对应的目标手写体汉字;发送给驱动程序控制机械臂书写所述目标手写体汉字。本发明避免了完全通过多样本学习下的既定字体生成需要。
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