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基于Faster-RCNN的水书古籍手写文字的检测与识别 被引量:4
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作者 汤敏丽 谢少敏 刘向荣 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期272-277,共6页
中国非物质文化遗产水书文化面临失传威胁,近年大量深度学习的方法用于手写古籍文字的识别.但水书古籍文字识别面临数据集建立和标注困难、样本不平衡等问题,研究进展不大,且鲜少进行水书古籍页面级的文字检测与识别.首先建立了一个较... 中国非物质文化遗产水书文化面临失传威胁,近年大量深度学习的方法用于手写古籍文字的识别.但水书古籍文字识别面临数据集建立和标注困难、样本不平衡等问题,研究进展不大,且鲜少进行水书古籍页面级的文字检测与识别.首先建立了一个较大规模的水书手写文字数据集,通过几种数据扩增方式,获得包含80个文字类别,共110610个带标签的字符样本.将Faster-RCNN(faster-region based convolutional neural network)算法应用到水书古籍文字识别研究上,以不同组合的数据集作为输入进行实验,在全部80个目标类别上获得了91.95%的平均识别率,实现了页面级的端到端的水书古籍文字的准确定位与识别.实验结果表明,Faster-RCNN模型在目前的数据集上能很好地实现水书手写文字的检测与识别,文中采用的数据扩增方式能明显提升水书手写文字的识别率,为水书文化的保护和传承提供了新思路,对于解决实际应用场景中的水书文字识别问题具有重要意义. 展开更多
关键词 水书 手写中文文字识别 Faster-RCNN 页面级文字识别 数据扩增
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