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深度学习碰上古文献,西南大学提出基于CNN的古彝文识别方法

摘要:作为世界六大古文字之一的古彝文记录下几千年来人类发展历史。针对古彝文的识别能够将这些珍贵文献材料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展,区域限制等多方面原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文把当前新颖的深度学习技术,应用到古老的文字识别中去。在四层卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的基础上扩展出 5 个模型,然后再利用 Alpha-Beta 散度作为惩罚项对 5 个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用两个全连接层完成特征压缩,最后在 softmax 层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明本文所提方法相对于传统 CNN 模型而言对古彝文手写体的识别具有较高的精度。

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重要开源!CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别

手写汉字的一些特点: ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直,折笔(乛、乙、く)的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角,因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点:横不平、竖不直,直笔画变弯,折笔的拐角变为圆弧,等等,例如,“品”字的三个“口”变成三个圆圈,“阝”变成“”;有时把较短的笔画变为“点”,有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连,不该连的相连,这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生,主要是由于书写者的习惯而造成的。应,笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例,“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”,其竖笔长短不一,“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同,它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术,书写时要求笔画及部件的形态和相互关系,尽量彼此协调,使整字字形结构匀称美观,因此上述笔画与部件的大小、位置变化,客观上是不可避免的。此外,由于书写者文化水平、习惯等的不同,他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样,但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化,使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置,按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样;

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