【摘 要】
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由于甲骨文字形结构多样,异体字较多,其识别一直是甲骨文领域研究的重要问题.本文首次提出以甲骨文偏旁为识别的基本构件,建立单偏旁和合体结构的甲骨文字符识别方法,提升甲骨文识别的精度.方法一:根据甲骨文偏旁字形特点,对甲骨文拓片上的合体字进行甲骨文单偏旁最大极值稳定区域的选取,然后,通过改进的BN-LeNet模型识别甲骨文各个偏旁;方法二:针对甲骨文合体字拓片稀缺的问题,本文提出一种直接对甲骨文合体字
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,首都师范大学甲骨文研究中心,安阳师范学院计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(19BYY171),甲骨文信息处理教育部重点实验室项目(OIP2019E009).
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由于甲骨文字形结构多样,异体字较多,其识别一直是甲骨文领域研究的重要问题.本文首次提出以甲骨文偏旁为识别的基本构件,建立单偏旁和合体结构的甲骨文字符识别方法,提升甲骨文识别的精度.方法一:根据甲骨文偏旁字形特点,对甲骨文拓片上的合体字进行甲骨文单偏旁最大极值稳定区域的选取,然后,通过改进的BN-LeNet模型识别甲骨文各个偏旁;方法二:针对甲骨文合体字拓片稀缺的问题,本文提出一种直接对甲骨文合体字进行整体识别的OraNet模型,该模型采用迁移学习的训练策略,对在脱机手写汉字HCL2000数据集预训练
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