摘要:論文已經(jīng)做了圖靈測(cè)試,即將自動(dòng)生成的漢字與采集的原風(fēng)格手寫(xiě)漢字放在一起,給位受過(guò)良好教育的中國(guó)人辨認(rèn),正確率為,非常接近即約等于亂猜。比如示例大圖手寫(xiě)的是起天,和生成出來(lái)的使交父喪從。
北大計(jì)算機(jī)研究所(http://www.icst.pku.edu.cn/content/content_6622.htm) - 計(jì)算機(jī)所連宙輝老師參加SIGGRAPH Asia
論文:Automatic generation of large-scale handwriting fonts via style learning
地址:http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3005371
真的來(lái)了。
真的很铞。
只需要手寫(xiě)精心選擇的大約700字(甚至可以少到266字)并掃描輸入,就可以結(jié)合一個(gè)骨架參考字體(文章用的是楷體),生成GB18030-2000要求的約27000字高質(zhì)量手寫(xiě)字體。
論文已經(jīng)做了圖靈測(cè)試,即將自動(dòng)生成的漢字與采集的原風(fēng)格手寫(xiě)漢字放在一起,給69位受過(guò)良好教育的中國(guó)人辨認(rèn),正確率為51.25%,非常接近50%(即約等于亂猜)。
你能認(rèn)出哪些是機(jī)器合成的字嗎?(注:每一組字是來(lái)源于一個(gè)人的書(shū)體,其中,人寫(xiě)的和機(jī)器生成的混在一起)
【其實(shí)看了劇透之后還是能認(rèn)出來(lái),尤其是第一個(gè)例子,本身結(jié)構(gòu)寫(xiě)得比較奔放抽風(fēng),而合成出來(lái)的字都太結(jié)構(gòu)優(yōu)美勻稱穩(wěn)重……
【真是正確的錯(cuò)法……
以前最頭疼的骨架變形問(wèn)題解決了,然而細(xì)節(jié)還是可以觀察出一些問(wèn)題:
頓點(diǎn)與捺,正楷要捺的地方在手寫(xiě)體中有很多會(huì)變?yōu)轭D點(diǎn)或者直的棍子,然而生成出來(lái)的字體就會(huì)有一些比較奇怪的捺了。比如示例大圖手寫(xiě)的“是起天”,和生成出來(lái)的“使交父喪從”。
手寫(xiě)體中把框框變?yōu)橐还P畫(huà)圓的情況,解析程序雖然沒(méi)出問(wèn)題,但是生成出來(lái)還是被拆成了三筆方框,如手寫(xiě)的“想西影是看著”和生成的“淚相算”。不過(guò)這個(gè)要求挺高的了。
注:我并沒(méi)有表明某某網(wǎng)站就已經(jīng)上線這個(gè)功能了……我也不知道什么時(shí)候會(huì)公開(kāi)給群眾使用。
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摘要:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一組特定的算法,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)生了革命性的變化。在這篇博客文章中,我想分享我認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員應(yīng)該熟悉的課程中的個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),以推進(jìn)他們的工作。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)研究一直以來(lái)都集中在對(duì)象檢測(cè)問(wèn)題上。 摘要: 本文簡(jiǎn)要講述了8種機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu),希望可以給大家?guī)?lái)幫助 showImg(https://segmentfault.com/img/bV8Hby?w=1000&h=...
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