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A Novel Three-Staged Generative Model for Skeletonizing Chinese characters with Versatile Styles

Journal of Computer Science & Technology 2023年第6期38卷 1250-1271页

作者：田业川徐颂华 Cheickna Sylla School of Mathematics and Statistics Xi’an Jiaotong UniversityXi’an 710000China Martin Tuchman School of Management New Jersey Institute of TechnologyNewark 07101U.S.A.

Skeletons of characters provide vital information to support a variety of tasks,e.g.,optical character recogni-tion,image restoration,stroke segmentation and extraction,and style learning and ***,automatically skele-tonizing Chinese characters poses a steep computational challenge due to the large volume of Chinese characters and their versatile styles,for which traditional image analysis approaches are error-prone and *** deep learning based approach requires a heavy amount of manual labeling efforts,which imposes serious limitations on the precision,robust-ness,scalability and generalizability of an algorithm to solve a specific *** tackle the above challenge,this paper introduces a novel three-staged deep generative model developed as an image-to-image translation approach,which signifi-cantly reduces the model's demand for labeled training *** new model is built upon an improved G-net,an en-hanced X-net,and a newly proposed *** compellingly demonstrated by comprehensive experimental results,the new model is able to iteratively extract skeletons of Chinese characters in versatile styles with a high quality,which noticeably outperforms two state-of-the-art peer deep learning methods and a classical thinning algorithm in terms of F-measure,Hausdorff distance,and average Hausdorff distance.

关键词： skeletonization of characters three-staged skeletonization X-net

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