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一种双判别器GAN的古彝文字符修复方法

文献类型:期刊论文

作者陈善雄; 朱世宇; 熊海灵; 赵富佳; 王定旺; 刘云
刊名自动化学报
出版日期2022
卷号48期号:3页码:853-864
关键词彝文 生成式对抗网络 深度学习 梯度下降
ISSN号0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c190752
英文摘要在中国,彝文古籍文献日益流失而且损毁严重,由于通晓古彝文的研究人员缺乏,使得古籍恢复工作进展十分缓慢.人工智能在图像文本领域的应用,为古籍文献的自动修复提供可能.本文设计了一种双判别器生成对抗网络(Generative adversarial networks with dual discriminator,D2GAN),以还原古代彝族字符中的缺失部分. D2GAN是在深度卷积生成对抗网络的基础上,增加一个古彝文筛选判别器.通过三个阶段的训练来迭代地优化古彝文字符生成网络,以获得古彝文字符的文字生成器.根据筛选判别器的损失结果优化D2GAN模型,并使用生成的字符恢复古彝文中丢失的笔画.实验结果表明,在字符残缺低于1/3的情况下,本文提出的方法可使文字笔画的修复率达到77.3%,有效地加快了古彝文字符修复工作的进程.
源URL[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56395]  
专题自动化研究所_学术期刊_自动化学报
推荐引用方式
GB/T 7714
陈善雄,朱世宇,熊海灵,等. 一种双判别器GAN的古彝文字符修复方法[J]. 自动化学报,2022,48(3):853-864.
APA 陈善雄,朱世宇,熊海灵,赵富佳,王定旺,&刘云.(2022).一种双判别器GAN的古彝文字符修复方法.自动化学报,48(3),853-864.
MLA 陈善雄,et al."一种双判别器GAN的古彝文字符修复方法".自动化学报 48.3(2022):853-864.

入库方式: OAI收割

来源:自动化研究所

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