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龙图腾网获悉西安电子科技大学;中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院申请的专利一种手绘输入法的用户绘制风格快速学习方法、系统、设备及介质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：CN116009759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211737474.5，技术领域涉及：G06F3/04883；该发明授权一种手绘输入法的用户绘制风格快速学习方法、系统、设备及介质是由朱光明;张亮;李豪;高尔扬;李宁设计研发完成，并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手绘输入法的用户绘制风格快速学习方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种手绘输入法的用户绘制风格快速学习方法、系统、设备及介质，方法为：获取利用大数据集离线训练得到的手绘输入法的识别网络模型参数；从离线训练手绘输入法的识别网络模型训练数据集中，为手绘输入法支持的每个手绘类别随机选取n个手绘图像样本，作为每个手绘类别的绘制示例；为手绘输入法支持的全部或部分手绘类别中的每一类绘制不多于n个手绘图像样本；提取源域和目标域，利用有监督的条件对抗域自适应算法，实现对手绘输入法的基础模型的参数更新；其系统、设备及介质能够使用户对手绘输入法的用户绘制风格进行快速学习；本发明识别精度高，能够实现手绘输入法用户的新绘制数据的识别精度的快速提升。

本发明授权一种手绘输入法的用户绘制风格快速学习方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种手绘输入法的用户绘制风格快速学习方法，其特征在于：具体包括以下步骤： S1，获取利用大数据集离线训练得到的手绘输入法的识别网络模型参数，包括特征提取器参数和分类器参数，作为手绘输入法的基础模型参数； S2，从离线训练手绘输入法的识别网络模型训练数据集中，为手绘输入法支持的每个手绘类别随机选取n个手绘图像样本，作为每个手绘类别的绘制示例样本；手绘图像样本由手绘输入法的开发人员或专门招募的采集人员绘制得到； S3，与步骤S2中绘制人员绘制风格不同的用户，即手绘输入法用户分别为手绘输入法支持的全部或部分手绘类别中的每一类绘制不多于n个手绘图像样本； S4，把步骤S2中每个手绘类别随机选取的n个绘制示例样本作为源域，把步骤S3中用户绘制的每类不多于n个的样本作为目标域，利用有监督的条件，对抗域自适应算法实现对手绘输入法的基础模型的参数更新；具体方法为：把步骤S2从大数据中随机选取的样本作为源域数据，把用户绘制的样本作为目标域数据，其中和为手绘数据，和为类别标签，和为样本数；然后利用有监督域对抗算法实现对识别模型的参数更新，算法优化目标为 和 其中， 其中，为期望函数，为识别模型，为域判别模型，和为识别模型输出的特征，和为识别模型的预测结果，表示源域中的第个样本，表示目标域中的第个样本，为交叉熵损失。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学;中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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