【摘 要】
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作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,贵州工程应用技术学院彝文研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61603310);中国博士后基金项目(2015M580765);重庆市博士后科研项目(Xm2016041);中央高校基本科研业务费项目(XDJK2018B020,XDJK2018B019)
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作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新
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