基于SSNet的汉字印刷字体生成—硕士毕业论文下载



基于SSNet的汉字印刷字体生成

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基于SSNet的汉字印刷字体生成

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-19页
1.1 研究背景及意义	第10-13页
1.2 国内外研究现状	第13-16页
1.3 本文的主要工作	第16-17页
1.4 本文的章节安排	第17-19页
第二章汉字印刷字体生成方法综述	第19-28页
2.1 基于矢量参数的方法	第19-21页
2.2 基于学习模型的方法	第21-27页
2.2.1 显式学习模型	第21-23页
2.2.1.1 汉字拆分	第21-22页
2.2.1.2 字体插值	第22-23页
2.2.2 隐式学习模型	第23-27页
2.2.2.1 流形学习	第23-25页
2.2.2.2 图像转换	第25-27页
2.3 本章小结	第27-28页
第三章 SSNet概述	第28-35页
3.1 汉字拆分方法	第28-32页
3.1.1 单字拆分	第28-29页
3.1.2 字体分解	第29-31页
3.1.3 本文的字体分解:结构和语义	第31-32页
3.2 SSNet框架	第32-34页
3.3 本章小结	第34-35页
第四章面向汉字的图像特征提取	第35-47页
4.1 基于汉字笔画的结构特征提取	第35-43页
4.1.1 汉字笔画类别分析	第35-36页
4.1.2 结构网络实现特征解耦	第36-38页
4.1.3 实验结果与分析	第38-43页
4.1.3.1 数据集准备及实验设定	第38-39页
4.1.3.2 评估标准	第39-40页
4.1.3.3 笔画拆分结果	第40-43页
4.2 基于多源字体的语义特征提取	第43-45页
4.2.1 预训练阶段:不同辅助目标字体的生成	第44页
4.2.2 训练阶段:目标字体的生成	第44-45页
4.3 本章小结	第45-47页
第五章面向多种特征的汉字印刷字体生成	第47-56页
5.1 生成网络	第47-50页
5.1.1 特征融合	第48页
5.1.2 层次Patch鉴别器	第48-50页
5.2 损失函数设计	第50-53页
5.2.1 像素级损失	第50-51页
5.2.2 特征级损失	第51页
5.2.3 图像级损失	第51-53页
5.3 双掩膜Hausdorff距离	第53-55页
5.4 本章小结	第55-56页
第六章实验测评与结果分析	第56-71页
6.1 数据集准备及实验环境	第56-57页
6.2 实验评估方法	第57-59页
6.3 实验结果及分析	第59-69页
6.3.1 SSNet的对比实验	第59-62页
6.3.2 SSNet的消融实验	第62-66页
6.3.3 训练规模对SSNet的影响	第66页
6.3.4 SSNet的泛化能力	第66-69页
6.4 本章小结	第69-71页
结论与展望	第71-73页
参考文献	第73-79页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第79-80页
致谢	第80-81页
附件	第81页

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