基于生成对抗网络的手写汉字生成方法研究

在计算机机械学习领域，相对于数字和英文字母，手写汉字的自动生成研究是个重点难点问题，且具有重要研究意义。随着深度学习的不断发展，生成对抗网络在图像生成领域取得了很大进展。本文提出了一种基于循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks, CycleGAN)的无监督手写汉字生成方法。利用标准仿宋字体图像和手写字体图像进行训练，生成的手写汉字图像具有比较高的识别度。