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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利一种基于多特征融合的脱机手写样例生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115984879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310034846.6，技术领域涉及：G06V30/244；该发明授权一种基于多特征融合的脱机手写样例生成方法是由魏宏喜;王恒设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合的脱机手写样例生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征融合的脱机手写样例生成方法，构建基于多特征融合的手写样例生成模型；将待生成的单词文本和参考的作者样式图片或作者ID输入训练后的基于多特征融合的手写样例生成模型，生成手写样例图像：对固定大小后的作者样式图片分别进行局部和全局的风格特征以及内容特征提取，得到全局风格编码、局部风格编码、全局文本内容编码以及局部文本内容编码；将全局风格编码与全局文本内容编码进行拼接后得到风格内容编码，对风格内容编码、局部风格编码以及局部文本内容编码进行不同尺度的特征融合；对特征融合后的特征图进行上采样，生成手写样例图像。克服了脱机手写样例生成风格单一、作者风格不突出、生成质量差的问题。

本发明授权一种基于多特征融合的脱机手写样例生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的脱机手写样例生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建基于多特征融合的手写样例生成模型； 步骤S2、对基于多特征融合的手写样例生成模型进行训练； 步骤S3、将待生成的单词文本和参考的作者样式图片或作者ID输入训练后的基于多特征融合的手写样例生成模型，生成手写样例图像； 步骤S3的具体实现过程如下： 步骤S31：输入要生成的单词文本和参考的作者样式图片或作者ID，如果输入的是作者ID，则通过作者ID调用作者样式图片，并对直接输入或通过作者ID调用的作者样式图片进行预处理，固定作者样式图片的大小； 步骤S32：对固定大小后的作者样式图片分别进行局部风格特征、全局风格特征、局部内容特征和全局内容特征提取，得到全局风格编码FS、局部风格编码FSn、全局文本内容编码FC以及局部文本内容编码αn和βn，n＝{1,2,3}； 步骤S33：将全局风格编码FS与全局文本内容编码FC进行拼接后得到风格内容编码FCS，对风格内容编码FCS、局部风格编码FSn以及局部文本内容编码αn和βn进行不同尺度的特征融合； 步骤S34：对步骤S33所得融合不同尺度特征的特征图进行上采样，生成手写样例图像； 步骤S32中，将固定大小后的作者样式图片输入书写风格编码器VGG19，书写风格编码器VGG19输出全局风格编码FS； 将VGG19的ReLU5-1、ReLU4-1和ReLU3-1层的输出依次作为局部风格编码FS1、FS2、FS3，提取得到局部风格编码FSn，n＝{1,2,3}； 将固定大小后的作者样式图片输入文本编码器中，文本编码器包含两个并列的多层感知器，两个并列的多层感知器对应输出两个全局文本内容编码FC和fC，全局文本内容编码FC与全局风格编码FS的大小相同，全局文本内容编码fC是二维特征矩阵，将全局文本内容编码fC平分为3对一维参数αn和βn。

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