1. 本选题研究的目的及意义
手写字体作为一种独特的文字表达形式,承载着文化传承、信息交流和情感表达等多重功能。
随着人工智能技术的快速发展,利用深度学习技术进行手写字体的生成成为了一个备受关注的研究热点。
本选题旨在探究基于生成对抗网络(generativeadversarialnetworks,gan)的手写字体生成技术,以期为艺术设计、教育领域以及个性化定制等方面提供一种高效、便捷的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
手写字体生成是一个经典的模式识别问题,早期的研究主要集中于基于统计模型和规则的方法。
近年来,随着深度学习技术的兴起,基于深度学习的手写字体生成方法逐渐成为主流,特别是生成对抗网络(gan)的出现,为手写字体生成领域带来了新的突破。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.手写字体数据集构建:收集并整理大量的手写字体数据,并进行预处理,为模型训练做好准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究:
1.文献调研与分析:对手写字体生成技术和生成对抗网络的相关文献进行系统性的调研和分析,了解国内外研究现状、最新进展以及存在的问题,为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集构建:收集并整理大量的手写字体数据,包括不同书写风格、不同字体、不同大小的字符样本,并对数据进行预处理,如图像归一化、数据增强等,以构建一个规模较大、质量较高的训练数据集。
3.模型设计与实现:基于生成对抗网络的原理,设计一个适合手写字体生成的生成对抗网络模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.针对手写字体生成问题,提出一种改进的生成对抗网络模型。
该模型将结合手写字体的特点,对生成器和判别器的网络结构进行优化,以提高生成字体的质量和多样性。
2.设计一种新的损失函数,用于指导生成器生成更加逼真、自然的手写字体。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
1.刘畅,王士同,刘家瑛,等.生成对抗网络及其应用研究综述[j].软件学报,2019,30(06):1671-1707.
2.郭晓杰,王健,王春恒,等.基于深度学习的字体生成技术综述[j].计算机辅助设计与图形学学报,2020,32(12):1881-1891.
3.马俊,焦李成.生成对抗网络gan进展[j].计算机学报,2019,42(03):573-592.
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