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题名基于改进条件生成对抗网络的书法字骨架提取
被引量：3
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作者
张子珺
陈劲松
钱夕元
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机构
华东理工大学数学学院
上海宏弈源软件科技有限公司
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期272-279,共8页
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基金
上海市促进文化创意产业发展财政资金支持项目(2020011278_V0)。
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文摘
书法字骨架保留书法字的结构、形态以及笔画细节,对于评价书法字笔画结构极为重要。为解决现有的骨架提取算法无法获取离线书法图像的动态信息,提出改进条件生成对抗网络的书法字骨架提取算法。为获取长距离上下文信息,将残差结构与分层空洞卷积模块引入条件生成对抗网络,并融合交叉注意力模块,以保证生成骨架的平滑性。使用谱归一化和Leaky ReLU激活函数稳定模型训练,提升书法字骨架提取的完整性,并基于在线手写字数据集,构建伪书法字图像数据集。实验结果表明,该算法在测试数据集中的F1值、联合交并比(IoU)和最小平均距离(AMD)分别为0.678 2、0.515 8和1.450 0,相较于现有骨架提取算法的最优结果,F1值、IoU分别提高了8.2%和8.8%,AMD降低了约0.42,可有效捕获到书法离线图像的动态信息,使骨架特征更具有代表性,在书法字帖图片上表现出较优的泛化能力。同时,消融实验结果验证了分层空洞卷积模块和交叉注意力模块的有效性,可以获得更完整、光滑的字符骨架。
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关键词
pix2pix算法
骨架提取
分层空洞卷积
交叉注意力
离线书法图像
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Keywords
pix2pix algorithm
skeleton extraction
hierarchical atrous convolution
criss-cross attention
offline calligraphy image
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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