金文,是中国古代商周时期用于记录的主要书体。研究商周金文,对了解古代历史、考察古代社会生活等均具有重大意义。识别商周金文文字是基础性的工作,但目前其仍需由经验丰富的古文字专家费时费力地完成。随着现代计算机图像识别技术的成熟,特别是深度学习技术的发展,计算机实现文字识别的方法取得了巨大的进步,现今已可获得良好的识别结果。基于以上背景与需求,本文旨在使用深度学习相关技术,对商周金文文字识别任务进行研究。本文的主要工作有:（1）归纳整理出一个格式统一完整的商周金文数据集,并对该数据集进行数据增强。使用平移、旋转等仿射变换方法和弹性变换方法扩充该数据集;使用3D建模软件Rhino进行二次开发,为数据集引入模拟的光照效果;使用隐式语义数据增强（ISDA）方法进一步实现数据增强,帮助模型获得更强的泛化能力。（2）研究了基于注意力机制的商周金文文字识别方法。本文探索、研究使用神经网络实现对商周金文文字的识别。使用了VGG、Res Net等神经网络结构进行实验,取得了良好的实验结果。在此基础上,为模型引入注意力机制,在网络数据输入层加入注意空间域的空间变换网络（STN）,帮助整个系统达到了更好的识别效果。（3）研究使用图像生成方法改善数据集样本不均衡问题。本文使用的商周金文数据集存在类间和类内样本不均衡的问题。针对那些由此问题造成的仍无法有效识别的商周金文文字图像,本文研究使用生成对抗网络（GAN）和变分自编码（VAE）图像生成技术,帮助生成与无法识别图像相似的图片加入训练,以帮助获得识别效果更好的模型。在此商周金文数据集上,大量细节性的实验被实践完成。最终模型获得了91.387%的准确率,证明了本文提出方法的可行性和有效性。