CN119495105A 书法字体数据增强方法、装置、终端及存储介质 （深圳市三品智数科技有限公司）_第1页
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文档简介

道蚝乡社区锦程路2068号千金方大厦训练得到优化模型的同时产生生成器模型和判体与原字体的相似度从而进一步提升神经网络方法与系统，能对书法作品的真伪进行自动检2将获取的书法字体图像进行优化处理使图像的神经网络训练得到优化模型的同时产生生成器模型，神经网络训练得到优化模型的同时产生判别器模型，将相似度低于设定值的生成器模型模仿书写的字体删除，将相似度高将所述书法字体图像进行灰度处理，然后将灰度处理后的图像进行将获取的书法字体图像转化为ndarray格所述使用神经网络对数据训练集进行训练过程中，数据集内的网络总参数量不小于理器执行时实现如权利要求1_7任意一项所述书法字体数据增强方法据增强程序，所述书法字体数据增强程序被处理器执行时实现如权利要求1_7任意一项所345[0021]使用神经网络对数据训练集进行训练过程中，数据集内的网络总参数量不小于作为数据训练集得到优化模型。然后使用神经网络训练时产生的生成器模型和判别器模6[0039]本发明实施例中，采用opencvimdecode函数把书法作品图像文件加载到软件系[0041]本发明较佳实施例中，由于获取的书法作品图像通常可[0042]在本发明中，具体实现方式为采用opencvcv2.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)函数对获取的彩色书法作品图像进行灰度图像转化，然后用cv2.medianBlur[0045]具体神经网络训练的实现方式为采用GAN网络对所收集的数据集进行生成网络训[0047]在对训练数据集进行模型训练的过程中，模型训练后期的损失值基本会趋于稳[0050]在神经网络训练得到优化模型后，神经网络会产生一个7[0052]在神经网络训练得到优化模型后，神经网络产生生成器[0058]对应于书法字体数据增强方法，本发明实施例还提供一种书法字体数据增强装品图像的字体轮廓更加明显后作为神经网络模型训练8[0064]在对训练数据集进行模型训练的过程中，模型训练后期的损失值基本会趋于稳9不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替落入本申请的权利要求范围内的实施例都属

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