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龙图腾网获悉西北民族大学申请的专利一种针对单样本类的手写字符生成方法、系统及电子设备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：CN117115836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311192412.5，技术领域涉及：G06V30/226；该发明授权一种针对单样本类的手写字符生成方法、系统及电子设备是由王维兰;毛乐尔;李巧巧;胡鹏飞设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对单样本类的手写字符生成方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对单样本类的手写字符生成方法、系统及电子设备，涉及手写字符数字化技术领域，方法包括利用样本真实手写字符图像训练变分自编码器，得到其在变分自编码器的隐空间中的概率分布，并用训练好的变分自编码器的解码器初始化生成器，用编码器初始化判别器；将目标真实手写字符图像和目标计算机印刷字符图像输入至上述预训练的编码器内，得到相应的隐变量；利用CORAL变换技术对所有隐变量在隐空间进行均值和协方差的对齐，得到初始化隐变量集合；将初始化隐变量输入至生成对抗网络中的生成器内，生成新的字符图像。本发明能够对样本极度不均衡的手写字符数据集进行数据增广，使生成的小样本类样本具有正确性和多样性。

本发明授权一种针对单样本类的手写字符生成方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种针对单样本类的手写字符生成方法，其特征在于，包括： 将样本真实手写字符图像输入至变分自编码器中以对变分自编码器进行预训练，得到样本真实手写字符图像在变分自编码器的隐空间中的概率分布，并用训练好的变分自编码器的解码器初始化生成对抗网络中的生成器，用训练好的变分自编码器的编码器初始化生成对抗网络中的判别器； 将目标真实数据集中的目标真实手写字符图像以及对应的目标计算机印刷字符图像分别输入至训练好的变分自编码器中的编码器内，得到每个所述目标真实手写字符图像的隐变量以及对应的目标计算机印刷字符图像的隐变量；所述目标真实数据集中每个目标真实手写字符图像的类别均不同；所述目标真实数据集为待数据增广的真实数据集；所述目标真实手写字符图像为待数据增广的真实手写字符图像； 利用CORAL变换技术，对所有所述目标真实手写字符图像的隐变量以及对应的目标计算机印刷字符图像的隐变量在隐空间进行均值和协方差的对齐，得到初始化隐变量集合；利用CORAL变换技术，对所有所述目标真实手写字符图像的隐变量以及对应的目标计算机印刷字符图像的隐变量在隐空间进行均值和协方差的对齐，得到初始化隐变量集合，具体包括：和公式，得到初始化隐变量集合；其中，为目标真实手写字符的第k个类别在隐空间的均值，为目标计算机印刷字符图像的第k个类别在隐空间上的均值，为属于第k类别的第i个目标计算机印刷字符图像在隐空间上的位置，为第i个目标计算机印刷字符图像经过转换后在隐空间上的值；计算机印刷字符图像的隐变量为，真实手写字符图像的隐变量为，和分别表示和的协方差矩阵，和分别是和的奇异值分解，，和是的前r个最大奇异值和对应的奇异向量； 在生成对抗网络训练阶段中，采用新的类别的采样频率对判别器的训练进行训练，使得判别器对每个类别判定为假的损失期望不超过判定为真的损失期望； 将所述初始化隐变量集合中的初始化隐变量输入至生成对抗网络中的生成器内，生成新的字符图像。

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北民族大学，其通讯地址为：730030 甘肃省兰州市城关区西北新村1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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