申请/专利权人：吉首大学

申请日：2023-04-24

公开（公告）日：2024-01-02

公开（公告）号：CN116681604B

主分类号：G06T5/00

分类号：G06T5/00;G06T5/50;G06N3/0475;G06N3/094

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.02#授权;2023.09.19#实质审查的生效;2023.09.01#公开

摘要：本发明提供了一种基于条件生成对抗网络的秦简文字修复方法，用于将破损秦简文字修复为修复秦简文字，包括构建总数据集、构建破损手段集合、构建训练数据集、初始化条件生成对抗网络模型、训练条件生成对抗网络模型以及测试步骤。该基于条件生成对抗网络的秦简文字修复方法通过一新模型实现，该新模型基于生成对抗网络模型生成，利用条件生成对抗网络模型的生成器和判别器自动对抗训练的方式进行训练，可实现良好的文字修复效果。

主权项：1.一种基于条件生成对抗网络的秦简文字修复方法，用于将破损秦简文字修复为修复秦简文字，其特征在于，包括训练步骤、测试步骤及验证步骤；所述训练步骤包括：S101：构建总数据集E，所述总数据集E包括用于训练的第一数据集E1，所述第一数据集E1包括一个以上的完好秦简文字a1,a2,…,aq,q为正整数，所述总数据集E还包括用于验证的第二数据集E2，所述第二数据集E2包括一个以上的完好秦简文字b1,b2,…,bp,p为正整数；S102：构建破损手段集合，所述破损手段集合包括一种以上的破损手段c1,c2,…,cr，r为正整数；S103：构建训练数据集z，重复选取一破损手段bx处理一完好秦简文字ay生成对应的一个训练秦简文字cy～x并导入至所述训练数据集z中，直至所述训练数据集z内的训练秦简文字的数量达到预设值，x∈[1,2,…,p]，y∈[1,2,…,q]；S104：初始化条件生成对抗网络模型，所述条件生成对抗网络模型包括生成器G和判别器D，所述生成器G在所述训练步骤中的输入数据为训练秦简文字，所述生成器G在所述测试步骤中的输入数据为破损秦简文字，且在所述训练步骤中，所述生成器G的输出数据为所述判别器D的输入数据，所述生成器G的输出数据所对应的完好秦简文字为所述判别器D的输入数据；S105：训练所述条件生成对抗网络模型，以所述训练数据集z迭代训练所述条件生成对抗网络模型；所述测试步骤包括：S106：将一破损秦简文字导入至训练完毕的所述条件生成对抗网络模型中，所述条件生成对抗网络模型的生成器G导出对应的修复秦简文字；所述验证步骤包括：S107：构建验证数据集w，重复选取一破损手段bx处理一完好秦简文字bt生成对应的一个验证文字ct～x并导入至所述验证数据集w中，直至所述验证数据集w内的验证文字的数量达到预设值，x∈[1,2,…,p]，t∈[1,2,…,p]；将所述验证数据集w中的验证文字依次送入至训练完毕的条件生成对抗网络模型中，并根据所述验证文字对应的完好秦简文字与所述条件生成对抗网络模型的生成器G导出的修复秦简文字计算峰值信噪比和或结构相似度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉首大学 一种基于条件生成对抗网络的秦简文字修复方法

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