[发明专利]基于深度学习的甲骨文偏旁的检测与识别方法有效
| 申请号： | 202010344366.6 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111539437B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 林小渝;陈善雄;李然康;高未泽;邱小刚 | 申请（专利权）人： | 西南大学 |
| 主分类号： | G06V30/10 | 分类号： | G06V30/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南鼎信专利商标代理事务所(普通合伙) 37245 | 代理人： | 贾国浩 |
| 地址： | 400715*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的甲骨文偏旁的检测与识别方法，主要涉及甲骨文识别技术领域。按照以下步骤进行：S1：对甲骨文拓片进行扫描或拍照，获得甲骨文图像；S2：采用最大极值稳定区域算法来筛选甲骨文图像中的甲骨文单偏旁区域；S3：对选定的甲骨文单偏旁区域进行椭圆拟合；S4：采用非极大值抑制算法去除对同一个甲骨文单偏旁多余重复或错误的检测结果，完成甲骨文单偏旁的检测，获得甲骨文单偏旁数据；S5：利用BN‑Lenet网络模型识别甲骨文单偏旁数据。本发明的有益效果在于：能够获得较高的识别精度，同时将甲骨文视为偏旁组合而非整字识别，能够识别未考释的甲骨文新字，即零样本学习，对甲骨文研究有着重要的应用意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 甲骨文 偏旁 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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