基于深度学习的手写书法字体识别算法

为解决因手写书法作品种类繁多而识别困难的问题,降低人们观赏书法的门槛,本文提出了基于深度学习的手写书法字体识别算法.识别过程中首先使用投影法等图像处理方法对书法作品图像中的汉字进行定位和分割,然后分别利用GoogLeNet Inception-v3模型和ResNet-50残差网络进行书体风格识别和字形识别.实验结果表明,本文算法能实现对整幅书法作品中楷书和篆书的书体风格以及字形的识别,对楷书和篆书单字的识别率分别为91.57%和81.70%,达到了实用的需求.

基于改进DenseNet网络的书法字体识别算法

汉字书法是中华传统文化的代表,但是,由于书法字体具有风格迥异、结构复杂、变形繁多等特点,给大众学习和欣赏书法带来了极大障碍.为了解决普通老百姓解读书法作品的困难,提出一种基于改进DenseNet网络的书法字体识别算法,设计区域权值比例池化规则替换传统DenseNet网络的最大池化和平均池化规则,采用Nadam算法优化模型训练效果,进行自适应学习率调整,此外,提出基于剪枝技术的模型裁剪策略,在保证识别性能的同时,提高了模型的训练效率.实验结果表明,在由楷书、行书、隶书和篆书4类字体组成的混合字体数据集中,本文算法获得了96.13%的识别率,优于另外5种深度学习模型.

利用深度卷积神经网络算法识别传统篆体书法的应用研究

利用先进的数字化和智能化技术对我国古代文化遗产进行数字化应用和有效保护,以更快捷、更高效的方式解决凭借人力无法解决的问题,具有重要的现实意义。通过研究深度卷积神经网络在书法文字检测识别任务上的应用,设计了一个篆体书法文字检测识别的完整系统,包括数据采集、数据扩充、算法训练与测试和算法模型部署等流程。整个系统以YOLOv4目标检测算法为基础,根据篆体书法图像数据特征对采集得到的数据进行有效地扩充,进行多次训练和验证测试,最终获得了89.7%的平均精度、92.3%的准确率和94.7%的召回率,同时达到45张/s的识别速度;最终将识别检测模型部署至服务器端,并提供了接口供外部调用。实验证明设计的识别系统可以利用深度卷积神经网络自动、快速、准确地对篆体文字进行定位和识别,并且可以方便地调用训练和部署完成的模型。