Resumen

La separación de caracteres impresos o escritos de un fondo ruidoso es valiosa para muchas aplicaciones, incluido el autocalificado de exámenes. La estructura compleja de los caracteres chinos dificulta alcanzar este objetivo debido a la fácil pérdida de detalles finos y estructura general en los caracteres reconstruidos. Este artículo propone un método para separar caracteres chinos basado en una red generativa adversaria (GAN). Utilizamos ESRGAN como la estructura básica de la red y aplicamos convolución dilatada y una función de pérdida novedosa que mejora la calidad de los caracteres reconstruidos. Se probaron cuatro fuentes chinas populares (Hei, Song, Kai e Imitation Song) en una colección de datos reales, y el diseño propuesto se comparó con otros enfoques de segmentación semántica. Los resultados experimentales mostraron que el método propuesto separa efectivamente los caracteres chinos del fondo ruidoso. En particular, nuestros métodos logran mejores resultados en términos de Intersección sobre Unión (IoU) y precisión de reconocimiento ópt

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Impreso; Manuscrito; Caracteres; Fondo ruidoso; Chino; GAN
• Keywords:Printed; Handwritten; Characters; Noisy background; Chinese; GAN