基于深度学习的甲骨文字符检测与识别.pdf

简介：
本论文探讨了利用深度学习技术进行甲骨文字符的自动检测和识别方法，旨在提高古文字研究效率。 甲骨文作为中华文明悠久历史的见证，不仅是我国最古老的文字体系，也是现代汉字的源头。研究甲骨文对于传承中华优秀传统文化具有重要意义。然而，由于其识读复杂且困难，并涉及古文字学、考古学、历史学和文献学等多学科知识，导致这一领域长期处于冷门状态，参与者较少。 随着人工智能和模式识别技术的发展，尤其是深度学习的应用，甲骨文字的自动检测与识别研究取得了显著进展。这不仅降低了学习难度，也为专业研究人员提供了有力工具。 本段落综述了人工智能及模式识别技术在甲骨文检测与识别领域的应用与发展情况。首先介绍了背景知识，并指出了传统方法的局限性。然后详细探讨了相关研究进展，从传统方法和深度学习两个角度进行了阐述，分析了技术细节、数据集信息以及性能表现。 特别地，多层感知器（MLP）、稀疏自编码器等深度学习模型为甲骨文领域带来了新的活力，在自动特征提取与分类设计等方面显示出巨大潜力。然而，现有技术仍存在一些不足之处，如数据规模有限和泛化能力不强等问题，并且常用的数据集也面临代表性及标注准确性等方面的挑战。 在识别方面，早期研究主要采用“预处理+图像特征提取+分类”的传统框架。而深度学习的引入促使研究人员尝试使用深层神经网络进行甲骨文字检测与识别，提出了新的方法并建立了相应的数据集。 基于深度学习的方法通常需要大量训练样本以构建有效的模型来捕捉不同模式下的甲骨单字信息，并实现自动识别功能。本段落介绍了几种特征提取技术，包括霍夫变换和聚类算法用于直线特征点的获取以及稀疏自编码器用于中层表示等方法。这些手段有助于解决自动化文字形体特征提取的问题。 尽管在小规模数据集上取得了初步成果，但稳定性和泛化能力仍需进一步提升。因此本段落总结了甲骨文检测与识别领域的现状，并展望未来研究方向，以期推动该领域的发展。 总之，文章全面回顾了相关技术的研究进展，并为未来的探索提供了专业指导，不仅对从事甲骨文字研究的专业人士具有重要意义，也为深度学习在文化遗产保护和传承中的应用提供了重要参考。