【摘 要】
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西夏文古籍文献作为记载西夏王朝的资料,已成为研究少数民族古籍的重要载体,及时准确的识别并翻译西夏文字,有助于推进西夏学研究具有举足轻重的意义。此外,随着深度学习的蓬勃发展,神经网络具有自动提取文字特征并且识别效率高等优势,逐渐成为了文本识别的重要手段。然而,现有的西夏文古籍文献中存在字体相似度高,识别准确率较低,同时识别模型参数量大的问题。因此,针对上述问题,本文以自制的西夏文数据集为基础,采用深
【基金项目】
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宁夏大学西夏研究院的国家社会科学基金项目:“夏译汉籍”汇纂通考及数据库建设；
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西夏文古籍文献作为记载西夏王朝的资料,已成为研究少数民族古籍的重要载体,及时准确的识别并翻译西夏文字,有助于推进西夏学研究具有举足轻重的意义。此外,随着深度学习的蓬勃发展,神经网络具有自动提取文字特征并且识别效率高等优势,逐渐成为了文本识别的重要手段。然而,现有的西夏文古籍文献中存在字体相似度高,识别准确率较低,同时识别模型参数量大的问题。因此,针对上述问题,本文以自制的西夏文数据集为基础,采用深度学习算法进行文本检测和文本识别研究。本文研究的主要内容如下:（1）针对西夏文古籍文献标注困难,传统检测算法效果欠佳的问题,采用一种基于迁移学习的CRAFT西夏文文本检测模型。根据CTW-1500中文数据集得到预训练的CRAFT文本检测模型,进而将该模型应用于自制的西夏文数据集。实验结果表明,与传统的检测算法相比,基于迁移学习的CRAFT检测模型在西夏文数据集中有着较好的检测效果。（2）针对传统的卷积神经网络参数量大和西夏文字识别准确率低的问题,提出一种基于DS-CBAM-DenseNet的西夏文字识别模型。首先,本文采用DenseNet模型为基础,并在该模型中用深度可分离卷积代替传统卷积,可以大幅度减少模型参数量;然后,在该模型中融合注意力（CBAM）模块,使得该模型能够抑制背景信息,让模型更关注西夏文字笔画特征,从而有效提高该模型的识别准确率;最后通过实验结果表明,在单个西夏文字识别中,DS-CBAM-DenseNet网络模型在大幅度减少参数量的同时,还保持着较高的识别精度。
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