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题名基于生成对抗网络与长短时记忆网络的机器人书法系统
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作者
韩浩
刘佳
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机构
宿迁学院艺术与传媒学院
新纪元大学学院国际教育学院
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出处
《西南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第7期231-244,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(61806026)
江苏省高校哲学社会科学研究项目(2022SJYB2402)。
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文摘
机器人书法作为工业制造中重要的机器人操纵器应用之一,面临着巨大的挑战,其主动书写机制需要大量包含书写轨迹序列信息的训练数据集,而手动标注这些数据则非常繁琐。为解决这一问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)和长短时记忆网络(LSTM)的机器人书法系统。该书写系统将汉字笔画图像转换为轨迹序列,无须使用笔画轨迹编码信息,克服了传统书写轨迹信息缺失的问题。首先构建了一个生成对抗架构,其中LSTM网络与鉴别器网络结合,以减小训练数据集的规模。然后,LSTM网络通过多个循环逐步生成新的轨迹点,使机器人能够逐渐完成整个汉字书法的书写。最后,利用鉴别器网络评估LSTM网络输出结果来辅助机器人找到最佳策略,并引入强化学习算法来进一步提高系统性能。实验结果证明,所提出的系统能够高效产生高质量的汉字书法。
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关键词
生成对抗网络
长短时记忆网络
强化学习
汉字书法
机器人书法系统
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Keywords
generative adversarial networks
long short-term memory networks
reinforcement learning algorithm
Chinese calligraphy
robot writing system
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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